AI Hiring
MLOps / AI Infrastructure Engineer
Найм инженеров, на которых держится AI: Kubernetes, Terraform, CI/CD, observability — инфраструктурный слой, превращающий модели в надёжные системы.
Клиент
Компании, масштабирующие AI/ML-инфраструктуру (semi-anonymous практика)
Challenge
Роли в AI-инфраструктуре находятся между DevOps и ML — и кандидаты, сильные в одном, регулярно проваливают другое. Ошибка найма здесь незаметно деградирует каждую модель, которую запускает компания.
Hiring Strategy
Мы ищем доказательства работы именно с ML-нагрузками: GPU-шедулинг, model serving, надёжность пайплайнов, мониторинг и систем, и качества моделей — а не общее администрирование облака.
Search Process
Технические интервью строятся вокруг production-инцидентов: что упало, как это обнаружили, что перестроили после. Инфраструктурный опыт проверяется через последствия, а не сертификаты.
Result
Отдельный трек оценки для DevOps/MLOps/Infrastructure-ролей — одна из постоянных специализаций агентства.
Технологии
- Kubernetes
- Docker
- Terraform
- GitLab CI
- Prometheus
- Grafana
Бизнес-эффект
Клиенты получают инфраструктурных инженеров, понимающих ML-нагрузки, — разница между AI, который работает, и AI, который тихо ломается в три часа ночи.
Key Takeaways
- Истории инцидентов — самый надёжный материал для инфраструктурного интервью.
- У ML-нагрузок есть режимы отказа, которых обычный DevOps не видит, — их нужно проверять отдельно.
- Мониторинг качества моделей — такая же инфраструктурная задача, как мониторинг серверов.
Не теряйте месяцы и бюджет на неправильный AI-найм.
30-минутный разбор вашей задачи. Без питча. Покажем, как подошли бы к ней сами — включая вариант «пока не нанимать».