AI infrastructure engineer

AI INFRASTRUCTURE ENGINEER / AI SYSTEMS ENGINEER

Компанія: UKRLAW

Опис вакансії

UKRLAW шукає досвідченого AI Infrastructure Engineer для проєктування, збірки та запуску власної AI-інфраструктури для генерації відео.

Ми створюємо локальну платформу для генерації AI-відео, анімацій та рекламного контенту на базі серверів із 8−10 GPU без залежності від сторонніх хмарних сервісів.

Шукаємо спеціаліста, який зможе реалізувати повний цикл робіт: від підбору обладнання та фізичної збірки сервера до розгортання й оптимізації сучасних моделей генерації відео.

Важливо: на початковому етапі необхідно працювати на місці, щоб зібрати сервер, встановити та підключити обладнання, налаштувати інфраструктуру й запустити систему. Після завершення фізичної збірки та первинного налаштування передбачена можливість віддаленої роботи.

Основні обов’язки

• Проєктування та фізична збірка AI-сервера на 8−10 відеокарт NVIDIA.
• Підбір технічної конфігурації та закупівля необхідного обладнання.
• Налаштування материнської плати, процесора, оперативної пам’яті, систем живлення та охолодження.
• Встановлення та підключення GPU через PCIe або райзери.
• Перевірка сумісності компонентів, стабільності живлення та охолодження.
• Встановлення Ubuntu Server або іншого відповідного Linux-середовища.
• Встановлення та налаштування NVIDIA Drivers, CUDA та cuDNN.
• Налаштування Docker та Docker Compose для розгортання AI-середовища.
• Конфігурація систем моніторингу, діагностики та віддаленого адміністрування.
• Розгортання, тестування та оптимізація локальних AI-моделей генерації відео.
• Налаштування вебінтерфейсу для генерації контенту.
• Розробка або налаштування API для інтеграції з внутрішніми системами компанії.
• Оптимізація використання GPU, VRAM та продуктивності сервера.
• Забезпечення стабільної роботи системи й усунення технічних проблем.
• Створення технічної документації щодо конфігурації, розгортання та обслуговування інфраструктури.

Обов’язкові вимоги

• Практичний досвід роботи з Linux Server.
• Досвід встановлення, підключення та налаштування NVIDIA GPU.
• Знання CUDA та PyTorch.
• Розуміння принципів роботи Multi-GPU систем.
• Практичний досвід роботи з Docker та Docker Compose.
• Знання Python.
• Навички роботи з Git.
• Знання SSH та досвід віддаленого адміністрування серверів.
• Досвід локального розгортання та запуску AI-моделей.
• Розуміння принципів використання GPU-ресурсів, VRAM та оптимізації продуктивності.
• Готовність особисто виконати фізичну збірку й первинне налаштування сервера на місці.

Додаткові технічні компетенції

• Базова підготовка у сфері Full-Stack розробки: Front-end, Back-end, PostgreSQL та суміжні технології.
• Практичні навички розгортання й конфігурації середовищ розробки, роботи з API, базами даних і вебдодатками.
• Досвід застосування сучасних AI-інструментів та інтелектуальних помічників, інтегрованих в IDE, для автоматизації процесів розробки, оптимізації коду та підвищення ефективності роботи команди.

Буде перевагою

• Досвід роботи з Hugging Face.
• Практичний досвід роботи з ComfyUI.
• Досвід роботи з Flux.
• Досвід роботи з WAN Video.
• Досвід роботи з Hunyuan Video.
• Досвід роботи з CogVideoX.
• Досвід роботи з LTX Video.
• Досвід роботи з Mochi.
• Досвід роботи зі Stable Diffusion.
• Досвід роботи з vLLM.
• Знання Kubernetes.
• Досвід роботи з Proxmox.
• Досвід роботи із серверною інфраструктурою та датацентрами.
• Досвід розгортання локальних генеративних моделей для створення відео, анімацій або зображень.
• Досвід створення вебінтерфейсів і сервісів для взаємодії з AI-моделями через API.

Очікуваний результат роботи

Після завершення проєкту компанія повинна отримати:

• Повністю зібраний і протестований сервер із 8−10 GPU.
• Налаштовану локальну AI-інфраструктуру.
• Встановлені та налаштовані моделі генерації відео.
• Працюючий вебінтерфейс для генерації відеоконтенту.
• API для автоматизації процесів та інтеграції з внутрішніми системами.
• Налаштовані інструменти моніторингу й віддаленого адміністрування.
• Технічну документацію для обслуговування та подальшого розвитку системи.
• Стабільну інфраструктуру, готову до подальшого масштабування.

Формат співпраці

• Початковий етап: робота на місці — фізична збірка сервера, встановлення та підключення обладнання, первинне налаштування й запуск інфраструктури.
• Після запуску: можливість віддаленої роботи над розгортанням моделей, оптимізацією продуктивності, інтеграціями та підтримкою системи.
• Проєктна або довгострокова співпраця.
• Гнучкий графік.
• Конкурентна винагорода.

Як відгукнутися

Надішліть:

• Резюме.
• Портфоліо реалізованих AI- або GPU-проєктів.
• Опис серверів або кластерів, які ви збирали та налаштовували.
• Перелік AI-моделей, з якими працювали.