Senior MLOps Engineer
Summary
Senior MLOps Engineer owning CI/CD pipelines, release engineering, and GPU infrastructure for LMCache, an open-source AI performance project. Core tech: GitHub Actions, self-hosted GPU runners (H100/A100), Terraform, Docker, Python packaging, and Kubernetes.
JOIN US – BUILD THE FUTURE OF AI WITH FROM VIETNAM!
Tensormesh.ai – một startup AI đình đám tại Mỹ được spinoff từ dự án mã nguồn mở LMCache, đang trên đà định hình lại cách thế giới hiểu và triển khai AI hiệu năng cao – đang chính thức mở rộng và xây dựng team Core Engineering tại Việt Nam! Chúng tôi tin rằng Việt Nam xứng đáng là trung tâm R&D cốt lõi cho khu vực Đông Nam Á, và bạn có thể là một phần quan trọng trong hành trình đó.
We are looking for: MLOps Engineer — LMCache (Open-Source Infrastructure)
1. What You'll Own
- Pipeline architecture: GitHub Actions workflows + self-hosted GPU runner fleet (H100/A100); multi-stage pipeline from lint → unit → GPU integration → cross-framework compat (vLLM/SGLang) → performance regression
- Release engineering: semantic versioning, PyPI publishing, multi-arch container images, Helm charts, Sigstore/cosign signing, coordination with downstream integrators
- Performance gates: Continuous benchmarking that blocks regressions in cache hit rate, TTFT, throughput, memory before merge
- Contributor experience: fast PR feedback, eliminate flakiness, dev containers that don't require expensive GPUs
- Security & IaC: SBOM/SLSA provenance, secret rotation, runner fleet via Terraform with cost-optimized autoscaling.
2. Required
- 4+ years MLOps/DevOps/SRE; 2+ years CI/CD for GPU or ML workloads
- Deep GitHub Actions expertise (workflows, composite actions, self-hosted runners at scale)
- Python packaging & PyPI release flow (incl. wheels with native extensions)
- Docker multi-stage/multi-arch; NVIDIA Container Toolkit
- Terraform/Ansible for cloud GPU infrastructure
- Track record building CI that contributors trust — fast, non-flaky, clear failures
3. Strongly Preferred
Maintainer/contributor experience on a popular OSS project
Familiarity with vLLM, SGLang, NVIDIA Dynamo, KServe, or Triton
Kubernetes in CI (Kind/k3s, multi-node integration tests)
Continuous benchmarking tools + time-series perf tracking
Supply chain security (Sigstore, SLSA, syft/grype)
RDMA / high-perf networking / P2P system testing
Tại sao chọn Tensormesh.ai?
- Làm việc trực tiếp với engineer team tại Mỹ và Việt Nam – sản phẩm bạn build sẽ được dùng bởi các công ty AI hàng đầu thế giới.
* Mức đãi ngộ cạnh tranh toàn cầu.
- Văn hóa engineering-first, không rào cản, không bureaucracy – chỉ có code, impact và learning.
* Linh hoạt remote/hybrid.
Ứng tuyển ngay! Gửi CV + GitHub/LinkedIn về: hoặc
Hoặc tag ngay người bạn nghĩ "xứng đáng làm core engineer cho một startup AI toàn cầu!"