Senior ML Platform Engineer
СБЕР · Москва
- Более 6 лет
- Полная
- На месте работодателя
Описание вакансии
Мы ищем сильного бэкенд-разработчика, который будет отвечать за архитектуру и надежность сервисов и пайплайнов обучения ML-моделей
Обязанности
- разработка системного дизайна сервисов с нуля и выбор оптимальных компонентов (БД, очереди, кэши, векторные хранилища) под конкретные задачи
- написание высоконагруженного и отказоустойчивого кода на Python.
- Создание внутренних библиотек и фреймворков для упрощения работы с обучением ML-моделей
- разработка пайплайнов для инференса моделей (включая LLM), управление контекстом, работа с API внешних провайдеров и локальных моделей
- траблшутинг сложных проблем на стыке инфраструктуры и ML
- настройка мониторинга, логирования и алертинга для сервисов
- самостоятельный сбор и анализ требований от стейкхолдеров, превращение бизнес-задач в технические решения
- проведение code review, помощь команде в вопросах архитектуры и лучших практик Python.
Требования
- опыт коммерческой разработки на Python от 5 лет (AsyncIO, Многопоточность, FastAPI, Django, Flask или аналоги) из них 1 год в ML
- глубокое понимание принципов построения распределенных систем, опыт проектирования отказоустойчивых архитектур (микросервисы, event-driven, паттерны работы с отказами)
- понимание GIL, async/await, работа с памятью, умение писать чистый, тестируемый и переиспользуемый код (библиотеки)
- понимание того, как работают ML-модели и LLM (эмбеддинги, RAG, fine-tuning, контекстное окно), умение выбрать подходящий инструмент (LangChain, vLLM и т.д.)
- опыт работы с Docker, Kubernetes, CI/CD
- понимание принципов мониторинга (Prometheus, Grafana, Sentry) и умение диагностировать проблемы в проде
- проактивность, умение работать в условиях неопределенности, способность самостоятельно находить требования и предлагать решения
- будет плюсом опыт работы с векторными базами данных (Qdrant, Milvus, pgvector) и понимание MLOps-практик (MLflow, Clearml, Airflow, Feature Store).
Условия
- крупнейшее DS&AI community — более 600 DS-специалистов банка
- дайджест о самых последних разработках в области DS&AI и отчеты с крупнейших конференций мира
- возможность быть соавтором НИРов и статей для международных конференций
- возможность выбрать удобный формат работы: гибрид или офис
- ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия
- корпоративный спортзал и зоны отдыха
- более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
- расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
- вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.