Коротко про роль

Kernel масштабує використання AI у бізнес-процесах, тому ми шукаємо інженера, який допоможе розвивати власну локальну AI-інфраструктуру та забезпечувати її надійність і безпеку.

Це практична інженерна роль на перетині AI Ops, Infrastructure та Security Engineering: близько 70% завдань пов’язані з кодом, інфраструктурою й автоматизацією, ще 30% — із безпекою AI-систем, даних і моделей.

Що потрібно робити

• Розгортати й адмініструвати локальний LLM-стек: Ollama, vLLM, RAG-платформи, векторні бази даних і моделі ембедингів.
• Будувати конвеєри обробки документів: парсинг, чанкінг, санітизація та індексація.
• Працювати з GPU-інфраструктурою, профілювати й оптимізувати інференс під наявні ресурси.
• Забезпечувати доступність AI-сервісів, налаштовувати моніторинг і резервне копіювання.
• Розробляти внутрішні сервіси та інструменти на Python, працювати з REST API, Docker і CI/CD.
• Інтегрувати внутрішні рішення з EDR, SIEM, Microsoft 365 та Entra ID.
• Автоматизувати процеси SOC: збагачення і тріаж алертів, збір артефактів та формування звітності.
• Налаштовувати розмежування середовищ, контроль доступу до моделей і даних, а також логування їх використання.
• Захищати AI-системи від специфічних для LLM загроз і допомагати впорядковувати використання shadow AI.
• Брати участь у розробленні внутрішніх політик використання AI та оцінюванні ризиків нових AI-рішень.

Наші очікування

• Впевнене володіння Python: розробка сервісів, asyncio, REST API та тестування.
• Практичний досвід адміністрування Linux і роботи з Docker.
• Базове розуміння Kubernetes, Git і CI/CD.
• Практичний досвід із LLM-стеком: локальний інференс, RAG, векторні бази даних і prompt engineering.
• Розуміння основ інформаційної безпеки: автентифікація, моделі доступу, сегментація, логування та робота з чутливими даними.
• Здатність самостійно працювати з технічною документацією, незнайомими API та наявним кодом.
• Англійська на рівні, достатньому для роботи з технічною документацією.

Буде перевагою:

• Досвід роботи з GPU-кластерами, NVIDIA CUDA, NIM, Triton або квантизацією моделей.
• Знання LangChain, LlamaIndex, MCP та досвід побудови агентних конвеєрів.
• Практичний досвід зі Splunk SPL, KQL і великими обсягами логів.
• Знання OWASP Top 10 for LLM, NIST AI RMF або ISO/IEC 42001.
• Досвід роботи в ізольованих, зокрема air-gapped, середовищах.

Що ми пропонуємо

• Офіційне працевлаштування та прозорі умови співпраці.
• Щорічну премію за результатами роботи.
• Медичне страхування.
• Гібридний і гнучкий формат роботи.
• Сучасний офіс у центрі Києва.
• Можливість працювати з актуальними AI-технологіями та впливати на формування внутрішньої AI-інфраструктури великої української компанії.