ML Ops-инженер (Python)
Направление ML Ops — неотъемлемая часть инфраструктурных и продуктовых команд, которые участвуют в доставке ML-моделей в продакшен.
↑ Вакансия с автоподнятиемНаправление ML Ops — неотъемлемая часть инфраструктурных и продуктовых команд, которые участвуют в доставке ML-моделей в продакшен.
Один из центров экспертизы ML Ops в Т-Банке — команда ML Core Platform.
ML Core — передовая платформа для машинного обучения, которая ускоряет разработку и внедрение ML-моделей в бизнес-процессы. Мы добавляем в платформу инструменты, которые обеспечивают эффективную разработку, обучение и прототипирование моделей.
ML Core интегрирована с другими платформами и инструментами компании. Это позволяет нам внедрять и использовать модели в разных продуктах и сервисах: от информационной безопасности и рисков до голосовых технологий и R&D.
- Разрабатывать и поддерживать ML-пайплайны дообучения моделей машинного обучения
- Развертывать AI-модели: настраивать CI/CD для ML, автоматизировать выкатку моделей, контролировать версионирование, создавать отказоустойчивую и масштабируемую среду, строить ML-пайплайны с Apache Airflow для обработки данных и внедрять open source-модели в инфраструктуру компании
- Проводить мониторинг и обслуживание AI-моделей
- Управлять инфраструктурой в виде GPU-серверов
- Разворачивать и поддерживать современные ML-инструменты
- Документировать и стандартизировать практики вокруг обслуживания инфраструктуры для машинного обучения
- Оптимизировать сервинг моделей: утилизация и виртуализация GPU, настройка GPU/CUDA-оптимизаций, конфигурирование сервинга для инференса, мониторинг работы моделей, алертинг
- Создавать программные модули для обучения и обслуживания AI-моделей
- Знаете Python или Go, умеете писать production-ready код
- Работали с библиотеками для данных Pandas и NumPy, вели эксперименты — Jupyter, ClearML
- Работали с хранилищами данных: S3, Postgres, Redis
- Понимаете жизненный цикл ML-модели: обучение, валидация, переобучение
- Знаете основные метрики качества моделей: AUC-ROC, Precision/Recall и другие
- Работали с Docker и Kubernetes
- Развертывали модели в продакшн: Triton, Seldon, BentoML или аналоги
- Настраивали мониторинг инфраструктуры Grafana и Prometheus, и самих моделей
- Умеете настраивать CI/CD пайплайны для ML: GitLab CI, AirFlow
- Понимаете принципы Infrastructure as a Code, знаете Terraform или его аналоги
- Работу в офисе или удаленно — по договоренности
- Возможность работы в аккредитованной ИТ-компании
- ДМС со стоматологией, включая чекапы, компенсацию покупки лекарств и льготные условия страхования для близких. Еще — страховка от несчастных случаев и болезней
- Рост по карьерному треку: проходите курсы по софт- и хард-скиллам, развивайтесь с поддержкой ментора и повышайте уровень с матрицей компетенций и регулярным ревью
- Сильное комьюнити. Вы будете работать с экспертами в своей области, сможете делиться знаниями и выступать на конференциях, посещать митапы и писать статьи
- Онлайн-консультации с психологами, юристами, специалистами по финансам и здоровому образу жизни
- Компенсацию затрат на спортивные абонементы, приложение Т-Спорта для онлайн-занятий и командные тренировки с коллегами
- 3 дополнительных дня к отпуску — можно использовать для отдыха или получить компенсацию
- Специальные тарифы на продукты Т-Банка и широкую программу скидок от партнеров
- Достойную зарплату — обсудим ее на собеседовании
Похожие вакансии MLOps инженер
Мы - Управление развития искусственного интеллекта блока "Развитие клиентского опыта B2C". В нашей зоне ответственности ML-решения, результаты работы которых ежедневно влияют на поведение десятков миллионов клиентов.
Развитие клиентского опыта – динамический и активно развивающийся процесс. Совместно с бизнесом мы проводим десятки различных экспериментов ежемесячно, и лучшие из них оформляем в полноценные ML продукты. Совокупные финансовые эффекты от наших продуктов > 1 млрд. руб. в год.
Обязанности
- проектировать и развивать end-to-end пайплайны для ML-решений в рамках программы Лояльности: от поставки данных и обучения до A/B-тестирования и вывода моделей в production
- декомпозировать и рефакторить существующие решения (в том числе полу-ручные MVP) в высоконагруженные, отказоустойчивые микросервисы на Python
- тестировать и оптимизировать PySpark ETL/ELT-пайплайны: профилировать узкие места, настраивать джобы, работать с партиционированием и форматом хранения данных для обеспечения производительности на больших объёмах
- разрабатывать внутренние Python-библиотеки и стандарты разработки для переиспользования кода командами Data Science.
Требования
- опыт от 3 лет в разработке на Python, из них от 2–3 лет в роли MLOps Engineer, Data Engineer или Backend-разработчика в ML-платформах
- уверенная работа с экосистемой Big Data: опыт работы, тестирования и оптимизации PySpark-пайплайнов, Apache Airflow (или аналоги), Kafka, Docker/Kubernetes (K8s), S3/HDFS
- опыт проектирования архитектуры ML-решений: понимание микросервисов, асинхронности, паттернов проектирования
- понимание полного цикла жизни ML-модели: от подготовки данных и feature engineering до мониторинга в проде (MLflow, Prometheus/Grafana или аналоги).
будет плюсом:
- опыт автоматизации CI/CD для полного цикла ML (обучение, валидация, развёртывание моделей) с использованием GitLab CI или Jenkins
- понимание PySpark на уровне администратора/архитектора: тонкая настройка кластеров, управление ресурсами (динамическое распределение Dynamic Allocation), работа с executors, partitions, управление памятью (spark.memory.fraction, spark.memory.storageFraction), тюнинг shuffle
- опыт работы с Feature Store, MLflow, ClickHouse.
Условия
- комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
- офисный формат работы
- ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия
- корпоративный спортзал и зоны отдыха более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
- программа адаптации и помощь руководителя на старте
- расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
- гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
- подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
- вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.
МТС Web Services (MWS) - бигтех-компания, предоставляющая облачные, AI-сервисы и платформенные решения под разные задачи бизнеса: от работы с данными до разработки продуктов и оптимизации процессов. Также мы запустили новую публичную платформу собственной разработки — MWS Cloud Platform.
xOps Copilots – это технологическое решение, представляющее собой единую платформу для разработки, внедрения и масштабирования интеллектуальных цифровых агентов и копилотов. Эти агенты — автономные программные сущности на базе ИИ, способные выполнять задачи, принимать решения, обучаться и адаптироваться в реальном времени для автоматизации внутренних бизнес-функций.
Задачи
проектировать архитектуру и программировать пайплайны для бизнес-копайлотов;
самостоятельно разрабатывать решения от прототипа до вывода в пром: реализация логики, обработка ошибок, масштабирование и обеспечение отказоустойчивости;
разрабатывать и дорабатывать LLM/RAG-копайлоты: реализация сложной агентской логики, оркестрация вызовов, управление контекстом;
работать с неструктурированными источниками (PDF, Excel, сканы договоров, локальные нормативные акты);
реализовывать RAG-системы: настройка пайплайнов индексации документов, работа с эмбеддингами, управление векторными базами данных;
при необходимости - дообучение или адаптация моделей под специфику домена.
Требования
опыт разработки на Python, работа с LLM API (OpenAI, Claude или аналогичными);
практический опыт построения RAG-систем: индексация документов, эмбеддинги, векторные БД;
опыт интеграции с корпоративными системами через API (SAP, OEBS/1С, коннекторы Confluence/Jira и т.п.);
понимание основ аналитики эффекта: как считать ROI/эффект внедрения, работа с метриками ;
умение самостоятельно доводить проект от MVP до прод-эксплуатации.
Условия
Собственную платформу MTS Ocean для получения ИТ-ресурсов, а это значит, что деплой, мониторинг, observability - не будут для вас проблемой, вы сможете сосредоточиться на фичах;
Профессиональные гильдии инженеров по направлениям, чтобы поддерживать друг друга и обмениваться опытом;
Внутреннюю площадку TechTalks для обмена опытом, дискуссий, развития навыков самопрезентации;
Участие во внешних IT конференциях. Наши эксперты выступают на ведущих профильных конференциях, таких как HighLoad++, DevOps Conf, Joker, AHA!, Матемаркетинг и другие. А еще мы организуем собственную масштабную конференцию True Tech Day и регулярно проводим митапы для разработчиков и инженеров.
Полезные курсы и вебинары в корпоративном университете и электронные библиотеки;
Медицинскую страховку с 1 месяца со 100% покрытием расходов, включая стоматологию, страхование жизни и здоровья в поездках за рубеж. А еще можно застраховать родственников с корпоративной скидкой;
Единую подписку МТС Premium — KION light в онлайн-кинотеатре KION, сервис МТС Music, 30 дней бесплатного пользования подпиской OZON Premium;
Скидки и предложения от партнеров на фитнес, занятия английским и прочее;
Отпуск 28 календарных дней + 3 дополнительных дня за ненормированный рабочий день;
Гибридный и удаленный формат.
HireSeeker собирает вакансии со всех площадок и присылает только релевантные. Бесплатно.