Middle-Senior MLE

Selecty — аккредитованная IT-компания, оказывающая услуги в сфере IT-аутсорсинга.

Работаем на рынке более 10 лет, с 2013 года успешно решая задачи любой сложности в рамках цифровой трансформации для крупного бизнеса. Среди заказчиков Selecty более 300 компаний из списка РБК Топ-500.

Мы ищем ИИ-инженеров нового поколения, которые сочетают в себе навыки архитектора, разработчика и продуктового визионера. Опыт разработки от Middle+

Технологии и инструменты

• Асинхронность.
• FastAPI.
• Docker, понимание, что такое мультистейдж.
• K8s, Helm.
• Prometheus, Grafana.
• Redis.
• Kafka, RabbitMQ — абстракции Kafka (топик, партиция, ZooKeeper, offset, acks, содержимое файла).
• ML-метрики (Accuracy, Precision, Recall) — важно.
• AUC-ROC, AUC-PR — важно.
• Классификация в ML (лог. регрессия, k-NN, SVM, Naive Bayes, Decision Tree, Random Forest, …).
• Log loss.
• TF-IDF, BM25 — важно.
• Трансформеры — важно.
• BERT, GPT.
• RAG (пайплайн с нуля).
• Qdrant (метрики близости, HNSW, квантирование, …).
• Бенчмарки моделей.
• LangChain, LangGraph.

Чем ты будешь заниматься

• End-to-end-разработка: от логики базы данных до интерфейса.
• Поэтапный запуск: создание работающих микрочастей (каждый коммит — рабочий результат).
• AI-driven development: использование нейросетей для генерации кода, отладки и быстрой сборки архитектуры.
• DevOps-задачи: работа с репозиториями и автодеплоем (Railway) сразу после коммитов.
• Продуктовая работа: понимание болей пользователя и того, как технические решения их закрывают.

Требования

• Qdrant — глубокое понимание внутренностей, методов оптимизации под нагрузку (возможно, знание альтернативной БД).
• Работа с синтетическими чанками.
• Работа с графами.
• Опыт построения пайплайнов RAG.
• Оптимизация эмбеддингов (подбор моделей, снижение стоимости хранения/запросов).
• Интеграция с LLM.
• Понимание метрик качества поиска (Recall@k, MRR и др.).
• Знает, что такое брокер, желательно опыт с Kafka.
• Мультитрединг, мультипроцессинг.

Innovative People - группа компаний, которая 20 лет предоставляет комплексные услуги в сфере информационных технологий. Так же мы являемся аккредитированной IT- компанией.

Сейчас мы в поиске Senior MLOps Инженера на проект внутренней корпоративной AI-платформы для автоматизации процессов, поддержки сотрудников и повышения эффективности работы с данными.

• Развертывание и поддержка LLM-платформы в Kubernetes.
• Работа с Helm, Terraform и Kubernetes Operators.
• Настройка и поддержка CI/CD для ML/AI-сервисов, включая обучение моделей, inference и data pipelines.
• Автоматизация ML-workflow в Kubeflow.
• Настройка и поддержка мониторинга моделей: latency, drift, cost metrics.
• Управление пайплайнами данных для обучения и inference.
• Работа с Kafka, Data Lake и S3/object storage.
• Настройка и поддержка векторных баз данных Weaviate, Qdrant, PGVector.
• Оптимизация работы GPU-кластера, включая распределённое обучение и эффективное использование ресурсов.
• Настройка мониторинга и логирования с использованием Prometheus, Grafana, ELK, OpenTelemetry.
• Обеспечение безопасности и комплаенса: изоляция сред, контроль доступа и логирование.

• Опыт работы с Kubernetes, включая облачные и on-premise кластеры.
• Уверенное знание Python.
• Практический опыт работы с инструментами MLOps: Kubeflow, Airflow.
• Опыт настройки и поддержки CI/CD, в том числе Jenkins.
• Опыт работы с системами хранения и векторными базами данных: Weaviate, Qdrant, PGVector.
• Знание инструментов мониторинга и логирования: Prometheus, Grafana, ELK, OpenTelemetry.
• Понимание принципов работы LLM/GenAI и RAG-систем.

Будет плюсом:

• Практический опыт работы с LLM/GenAI и RAG-системами.
• Опыт работы с AI/ML-платформами в production.

• Работу в аккредитованной IT-компании.
• ДМС со стоматологией.
• Возможность посещения профильных конференций, семинаров, оплату курсов, необходимых для повышения квалификации.
• Бессрочный трудовой договор, полное соблюдение ТК, гибкий старт и окончание рабочего дня.
• Удаленный формат работы.
• Удобную и мощную технику для работы.
• Speaking club по английскому с преподавателем.
• Корпоративный мерч.

Мы создаём инфраструктуру для обучения и дообучения больших языковых (LLM) и визуально-языковых (VLМ) моделей, которые используются в Алисе, Поиске, Рекламе и других сервисах Яндекса. Современное обучение таких моделей — это сложная система, которая включает десятки тысяч серверов, миллионы вычислительных ядер и многоуровневые соединения между ними. Наша задача — сделать эту систему максимально эффективной, рационально используя вычислительные ресурсы и минимизируя риски сбоев.

Обучение моделей превратилось в задачу управления сложными распределёнными системами. Нужно обеспечивать отказоустойчивость, эффективную доставку данных и минимизировать задержки в коммуникациях. Чем сложнее система, тем больше точек отказа, а чем больше ресурсов нужно на обучение, тем выше накладные расходы на запуск. Наша команда работает на стыке ML-математики и «железной» инфраструктуры: мы должны понимать и особенности аппаратного обеспечения (GPU, сети, шины данных, диски, память), и нюансы самого процесса обучения: составные части, взаимодействие компонентов, узкие места.

Один из популярных подходов к обучению LLM — обучение с подкреплением, Reinforcement Learning, RL. С ростом популярности этого метода появляются всё более сложные подходы, увеличивается потребность в вычислительных ресурсах — и, как следствие, возникает необходимость строить специализированную инфраструктуру.

Оптимизация инфраструктуры RL-обучения

Вам предстоит улучшать ключевые компоненты: оптимизировать доставку и сохранение данных, оптимизировать коммуникации между блоками обучения, повышать эффективность работы внутри блоков.

Развитие инструментов диагностики

Вы будете создавать и совершенствовать инструменты, которые позволят быстро выявлять и устранять инфраструктурные проблемы.

Повышение отказоустойчивости инфраструктуры

Предстоит реализовывать подходы, которые сделают инфраструктуру обучения устойчивой к различным ошибкам и сбоям.

Исследование и внедрение современных решений

Будете изучать новейшие подходы к организации инфраструктуры RL-обучения, оценивать их эффективность и внедрять в реальные проекты.

Больше о бэкенде в Яндексе — в канале Yandex for Backend

* Знаете Python и имеете опыт системного программирования, разработки библиотек или фреймворков
* Хорошо знакомы и работали на практике с фреймворком PyTorch и распределённым обучением через torch.distributed
* Владеете подходами параллелизации: понимаете data parallelism, tensor parallelism, pipeline parallelism, expert parallelism для распределённого инференса или обучения
* Интересуетесь LLM и MLOps: понимаете задачи и вызовы, которые связаны с эксплуатацией больших моделей в продакшне
* Умеете эффективно работать в команде и делиться знаниями

* Участвовали в создании инфраструктуры обучения ML-моделей
* Внедряли и оптимизировали RL-решения
* Работали с библиотеками RL-обучения для LLM: veRL, slime, NeMo-RL, SkyRL и другими, а также с библиотеками инференса: vLLM, SGLang и TRTLLM
* Владеете C++ и имеете опыт низкоуровневого программирования и оптимизации
* Имеете опыт с GPU NVIDIA: понимаете архитектуру GPU, разрабатывали или оптимизировали алгоритмы с использованием CUDA или Triton