Вакансия “Lead ML инженер (AI В2С)“

•

Разработка промышленных решений на базе ML и AI всегда сильно отличалась от участия в Kaggle и хобби проектов, а если речь идет о решениях, работающих с большими объемами данных, под высокой нагрузкой разработка превращается в настоящее искусство. Но наша задача еще амбициознее – создать платформу AI, позволяющую любому сотруднику В2С Сбера строить и запускать в промышленную эксплуатацию ML/AI решения, используя все передовые наработки классического, глубокого и распределенного МЛ, концентрируясь на бизнес-задаче с минимальными накладными расходами на сопутствующие технологические процессы и сложности.

AI платформа включает в себя инструменты разработки и тестирования моделей, платформы исполнения моделей в пакетном, потоковом и онлайн режиме, MLOps трубы для развертывания, шаблоны для решение типовых задач и AutoML, ориентированные на Citizen DS, инструменты и системы мониторинга, автоматизации функционального, нагрузочного и А/Б тестирования. В основе платформы лежит открытый стек технологий экосистем Python (Sklearn+, PyTorch, XgBoost и т.д.), Big Data (Spark, Greenplum, Kafka, Cassandra, Flink и т.д.), Java/Scala (Spring), облачных решений (Docker, OpenShift).

Уже сейчас в команде ML инженеры, delivery lead, аналитик и владелец продукта

Мы расширяем команду и ищем новых коллег по профилю ML-инженер

Вам предстоит:

Участвовать в разработке архитектуры платформы;

Интеграция современных open-source библиотек распределенного ML;

Реализация ключевых узлов платформы, вывод их в промышленную эксплуатацию;

Ревью кода и его документирование;

Разработка обучающих материалов по платформе и проведение семинаров, демонстраций;

Генерация свежих идей как для платформы, так и для других продуктов банка.

Мы ожидаем, что вы:

Знаете принципы работы МЛ-алгоритмов;

Промышленный опыт работы JVM стеком от 3-х лет;

Знакомы с современными практиками разработки Scrum/Kanban/TDD;

Имеете опыт работы с продуктами Hadoop экосистемы (Hadoop, Kafka, Spark);

Уверенно знаете фреймворки ML (SKlearn/XGBoost/Tensorflow/Pytorch);

Плюсом опыт работы JVM стеком и/или распределенными МЛ-алгоритмами (Spark, Н2О);

Имеете опыт в построении CI/CD процессов (Jenkins, GitLab);

Плюсом – навыки публичных выступлений и/или проведения обучающих программ.

Будет здорово, если вы:

Управляли развитием продукта и/или командой;

Обладаете опытом кросс-функционального взаимодействия;

Имеете опыт работы с облачными платформами.

Условия:

Команда профессионалов, готовых поддержать ваши инициативы;

Мощное железо, дополнительные мониторы и всё, что нужно для продуктивной работы;

Возможность работы с новыми технологиями;

Обучение за счёт компании;

ДМС.