Senior MLOps Engineer / Специалист по науке о данных (MLOps)

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.

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

Привет! Это GigaChat Vision — команда, которая делает полный цикл обучения VLM моделей. Ищем руководителя направления ML VLM, который возглавит команду целиком: будет формировать техническую стратегию, собирать и развивать команду, синхронизировать ключевые направления и отвечать за результат от идеи до продакшна.

Первый этап отбора на эту вакансию – общение с AI-рекрутером. После отклика вам на почту и в чат на платформе HeadHunter придет приглашение пройти первичное интервью с ГигаРекрутером в Telegram. Диалог займёт примерно 10 минут. Его задача — уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры. ГигаРекрутер только начинает свой путь, поэтому просим относиться с пониманием. Ваш опыт и участие помогут сделать его удобным и полезным!

• Формировать техническую стратегию VLM-направления: определять приоритетные направления, выбирать ключевые исследовательские и инженерные треки, строить роадмап на несколько кварталов вперед;

• Принимать ключевые архитектурные и продуктовые решения по обучению моделей: pretrain, stage 1.5, post-train, eval, стратегию по данным — и нести за них ответственность;

• Определять стратегию развития моделей: какие способности модели развивать в первую очередь, какие проблемы ограничивают качество, где нужно усиливать данные, где — обучение, а где — чинить валидацию;

• Определять стратегию данных совместно с руководителем команды данных: какие данные нужны для pretrain и stage 1.5, какие требования к качеству и покрытию, как донести улучшения в

• Определять стратегию post-train совместно с RL/SFT-направлением: как выстраивать контур SFT, DPO, RL, какие рецепты и подходы дают устойчивый прирост качества, как минимизировать деградации;

• Определять и развивать систему оценки качества моделей: выбирать ключевые метрики[a][b];

• Строить и развивать команду: нанимать лидов и ключевых инженеров, выстраивать роли и зоны ответственности, создавать сильную инженерную и исследовательскую среду;

• Отслеживать состояние области и переводить свежие идеи из статей и open-source в конкретные эксперименты, гипотезы и решения;

• Быть готовым при необходимости лично погружаться в сложные технические задачи: разбирать деградации, дебажить эксперименты, принимать решения в условиях неполной информации и доводить сложные инициативы до результата руками.

• Глубокое понимание полного цикла обучения LLM/VLM: pretrain → stage 1.5 → SFT / DPO / RL;

• Сильный технический бэкграунд в modern ML: понимание того, как данные, архитектура, обучение и eval влияют на итоговое качество модели;

• Опыт технического лидерства команды от 5-ти человек: создание роадмапов, декомпозиция задач, приоритизация, менторинг, развитие лидов и senior IC;

• Опыт принятия архитектурных решений в research-heavy ML среде и ответственность за их результат;

• Умение выстраивать процессы и принимать решения в условиях высокой неопределенности;

• Опыт взаимодействия со смежными командами и стейкхолдерами, способность синхронизировать несколько направлений одновременно;

• Системное мышление: способность видеть всю картину целиком — от данных и обучения до валидации, инфраструктуры и продуктового качества модели.

Будет плюсом:

• Опыт запуска или развития VLM/LLM-направления с нуля;

• Опыт доведения моделей до продакшена;

• Опыт найма и формирования сильной технической команды;

• Опыт работы с мультимодальными моделями, OCR, grounding, video, document understanding

• Публикации или open-source вклад в области LLM/VLM;

• Опыт работы с распределённым обучением (DeepSpeed, FSDP) и training/inference infrastructure.

• 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

• ипотека выгоднее до 7% для каждого сотрудника

• бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров

• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.