Мы ищем ML инженера, который будет помогать команде превращать ML-модели и исследовательские прототипы в production-ready сервисы. Основной фокус роли: разработка API для инференса моделей и подготовка сервисов к эксплуатации в промышленной среде.
Первый этап отбора на эту вакансию – общение с AI-рекрутером. После отклика ждите сообщение от него в Сберчате, диалог займёт примерно 10 минут. Задача AI-рекрутера — уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры. AI-рекрутер только начинает свой путь, поэтому просим относиться с пониманием. Ваш опыт и участие помогут сделать его удобным и полезным для всех!
Обязанности
- Разработка backend-сервисов на Python для оборачивания ML-моделей в production API;
- Подготовка сервисов к production эксплуатации;
- Работа с БД, очередями, внешними API и внутренними сервисами
- Написание unit/integration-тестов, участие в code review и технической декомпозиции задач;
- Взаимодействие с DS, MLOps по вопросам производительности, стабильности и деплоя моделей.
Требования
- Опыт backend-разработки на Python;
- Опыт внедорения ML моделей в production;
- Опыт разработки API на FastAPI или аналогичных фреймворках;
- Опыт работы с PostgreSQL или другой реляционной БД;
- Опыт работы с контейнеризацией и оркестрацией (Docker, Kubernetes);
- Понимание принципов логирования, мониторинга и диагностики backend-сервисов;
- Понимание работы ML моделей;
- Опыт интеграции ML-моделей в backend-сервисы;
- Опыт работы с MLflow, S3, model registry или artifact storage;
- Опыт с Kafka, RabbitMQ, Redis, Celery или другими механизмами асинхронной обработки;
- Опыт оптимизации inference-сервисов по latency, throughput, CPU/RAM/GPU;
- Опыт обучения DL моделей.
Условия
- Гибридный формат работы (современный офис м.Проспект Мира);
- Льготные ипотечные условия кредитования;
- Подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких, скидки на продукты компаний-партнеров: Okko, Сбер Маркет, Delivery Club, Самокат, Ситимобил, Сбер Еаптека и другие;
- ДМС с первого дня и скидки на страхование для близких;
- Корпоративная пенсионная программа;
- Детский отдых и подарки за счет Компании;
- Обучение за счет Компании, Онлайн курсы, неограниченный доступ к библиотеке и обучение на базе Корпоративного университета, тренинги, митапы и возможность получить новую квалификации.