MLOps Engineer

Навыки: Kubernetes, Docker, CI/CD. Квалификация: Senior. Специализации: MLOps-инженер. **Wildberries и Russ** — лидер рынков e-commerce и наружной рекламы в России и странах СНГ. Ежедневно более 4 тысяч наших IT-специалистов создают цифровую экосистему, состоящую из сотен тысяч продуктов. На сегодня мы создали крупнейшую онлайн-платформу для покупки и продажи товаров в России и странах СНГ. Вместе с масштабным развитием IT-направления мы формируем культуру Trust and Safety, гарантируя непрерывную безопасность и доверие между компанией, её сотрудниками, пользователями и клиентами. Мы направление **модерации** в отделе Trust & Safety, отвечаем за безопасность и модерацию контента и карточек товаров на Wildberries. Ежедневно через наши системы проходят десятки миллионов карточек товаров, мы обрабатываем сотни миллионов решений по более чем 100 различным ML-моделям. Модели инферятся через Nvidia Triton Inference Server. Ищем **MLOps инженера** так как количество DS-ов растет и их уже 20+ только в модерации. Назрела необходимость реализовать общие удобные автоматизированные процессы для всей команды. У нас есть собственные VM для обучения моделей, на которых DS-ы обучают модели, в компании развернут ClearML для общих пайплайнов обучения, используются векторные БД pgvector. Планируем расширять команду на все направления отдела Trust & Safety, поэтому нужно строить инфраструктуру с прицелом на масштабирование и стандартизацию процессов. **Наши задачи:****** - Развивать и автоматизировать ML-пайплайны обучения и деплоя моделей - Продумывание архитектуры GPU kubernetes кластеров - Поддерживать и оптимизировать Nvidia Triton Inference Server для ускорения инференса моделей - Общаться с DS-ами, понимать их потребности и переводить в технические решения - Поддерживать машины для обучения моеделей с развернутыми Portainer и JupyterHub - Масштабировать архитектуру на весь отдел Trust & Safety **Необходимые опыт и навыки:****** - Знание одного из: ClearML, Kubeflow или аналогичных MLOps платформ - Опыт работы с Nvidia Triton Inference Server - Опыт работы с Kubernetes и контейнеризацией ML-сервисов - Опыт DevOps практик: CI/CD, инфраструктура как код, мониторинг - Понимание Docker и оркестрации контейнеров - Проактивность и желание получить результат - Умение взаимодействовать с DS-командой **Будет плюсом, если у тебя есть:****** - Опыт работы и развертывания Qdrant - Понимание векторных БД и их оптимизации - Опыт работы c Helm, Ansible **Что мы предлагаем:****** - Полная удаленка или свободное посещение офисов в Москве и Санкт-Петербурге - IT-ипотека и оформление в аккредитованную IT-компанию - Бесплатное питание в офисах, ДМС со стоматологией (после испытательного срока) - Корпоративное обучение и IT-мероприятия **Наш процесс найма:** - 30-минутное HR интервью, чтобы рассказать о себе и узнать больше о вакансии - Техническое интервью (лайфкодинг) длительностью 1 час - Интервью MLOps 1,5 часа - Финальное интервью с лидом длительностью 1 час