Ведущий инженер машинного обучения (Machine Learning Engineering Lead)

Что предстоит делать

<h3>О нас</h3><p>В SPD Technology мы объединяем команду единомышленников, движимых желанием приносить пользу через свою работу, объединенных стремлением к высокой производительности и созданию индивидуальных передовых технологических решений, которые способствуют росту клиентов. Мы вдохновляем наших сотрудников культурой совершенства и предоставляем им возможность нести ответственность за свой вклад на каждом уровне. Мы ценим человечность и сотрудничество, поощряем личностный и профессиональный рост, а также создаем поддерживающую и гибкую рабочую среду, где каждый вклад приветствуется.</p><p>И сейчас мы ищем <strong>Machine Learning Engineering Lead</strong> для присоединения к нашей команде.</p><h3>О роли</h3><p>PitchBook — платформа для профессионалов в сфере инвестиций. Наше программное обеспечение предоставляет доступ к данным и аналитическим инструментам для быстрого получения ответов и обнаружения перспективных возможностей. Оно раскрывает действенные инсайты и тренды, скрытые в финансовых данных более чем трех миллионов компаний. Пользователи по всему миру включают крупные корпорации, стартапы, фирмы венчурного капитала и прямых инвестиций, инвестиционные банки и многих других.</p><p>Мы ищем высокотехничного Machine Learning Engineering Lead, который будет управлять созданием production-grade ML-сервисов. Ваша миссия — выступать в качестве основного технического драйвера для команды, которая устраняет разрыв между наукой о данных и корпоративной разработкой ПО, фокусируясь на Machine Learning как услуге (MLaaS). Как лидер-программист, вы будете работать со своей командой над созданием:</p><ul><li>Model as a Service: Проектирование, написание кода и внедрение моделей в надежные, управляемые данными сервисы для использования в функциях продукта.</li></ul><ul><li>Service Enhancement: Непосредственная реализация продвинутых ML-интеграций для улучшения существующих продуктов.</li></ul><ul><li>End-to-End MLDLC: Активная разработка и управление пайплайнами, которые переводят модели от экспериментов до полноценного production-grade развертывания.</li></ul><p>Идеальный лидер — это опытный инженер-программист в своей основе, сочетающий высокоуровневое проектирование систем со специализированными знаниями в области ML. Ожидается, что вы будете активно участвовать в написании кода, одновременно задавая технический стандарт для команды.</p><ul><li>Hands-on Engineering Excellence: Руководство проектированием, декомпозицией и реализацией масштабируемых, безопасных и поддерживаемых программных решений. Написание чистого, эффективного и хорошо документированного кода.</li></ul><ul><li>Full Cycle Delivery: Принятие ответственности за переход от экспериментов в data science к production-сервисам, написание кода интеграционных слоев, интерфейсов взаимодействия и облачного развертывания.</li></ul><ul><li>Best Practices via Leading by Example: Внедрение лучших практик SDLC через тщательные ревью кода, парное программирование и автоматизированное тестирование.</li></ul><ul><li>Infrastructure Mastery: Использование, создание и настройка MLOps-инфраструктуры (CI/CD, Kubernetes, Docker, облака) для оптимизации скорости поставки команды.</li></ul><p><strong>Состав команды</strong>: 1 Engineering Manager, 6 ML & AI Engineers.</p><p><strong>Технический стек:</strong> Python, Classic ML, LLM toolkits, Langchain, Langsmith, AWS, GCP, AWS Sagemaker, Kafka, Prometheus, Grafana, Fast API.</p><p><strong>Рабочая среда:</strong> Роль предлагает гибкий график работы, позволяя вам адаптировать свои рабочие часы с обязательным посещением всех командных встреч. Команда следует Scrum-методологии Agile.</p><h3>Как квалифицированный эксперт, вы будете</h3><ul><li>Техническое исполнение и реализация (Основной фокус)</li><ul><li>Масштабируемые системы: Руководство проектированием и созданием высокопроизводительных production-grade систем, обрабатывающих данные в реальном времени и с большими объемами.</li></ul><ul><li>Владение интеграцией: Выступление в роли ведущего разработчика, взаимодействующего с кросс-функциональными командами по доставке продуктов для бесшовной интеграции ML-моделей в более широкую корпоративную инфраструктуру.</li></ul><ul><li>Сложная диагностика: Глубокое погружение в кодовую базу для прогнозирования или устранения наиболее сложных технических, архитектурных проблем и проблем развертывания.</li></ul><ul><li>Инновации: Экспериментирование с новыми трендами в ML, Agentic AI, LLM и GenAI и их внедрение для выявления практических возможностей улучшения продукта.</li></ul><li>Техническое лидерство и развитие</li><ul><li>Техническое наставничество: Выступление в роли основного технического наставника для MLE, развитие инженерной культуры через личный пример и распространение знаний.</li></ul><ul><li>Поставка и управление: Помощь в переводе бизнес-потребностей в технические решения и управление выполнением спринтов для обеспечения высококачественного и своевременного выпуска функций.</li></ul></ul><h3>Мы ищем вас, если у вас есть</h3><ul><li>Степень в области Computer Science, информационных систем, Machine Learning или смежной области (или соответствующий опыт).</li><li>Опыт: 8+ лет в разработке ПО с опытом работы в качестве технического лидера при сохранении активных обязанностей по написанию кода.</li><li>3+ года опыта в практической разработке и развертывании на Python. Высокий уровень владения Python для разработки сервисов, построения моделей, извлечения данных и управления ML-моделями.</li><li>3+ года опыта в проектировании микросервисных архитектур, включая операции после развертывания, такие как мониторинг и обслуживание.</li><li>3+ года опыта и экспертизы в Amazon Web Services (AWS) и/или Google Cloud Platform (GCP), Redis, Elasticsearch, Amazon SageMaker, Google Vertex AI, FastAPI, Prometheus, Grafana и Apache Kafka.</li><li>Опыт работы с AI/ML разработкой и поставкой. Практический опыт работы с фреймворками глубокого обучения, такими как PyTorch или TensorFlow. Практический опыт работы с LLM toolkits, такими как LangChain, LangGraph или LangSmith.</li><li>Способность разбивать большие, сложные решения на четко определенные истории/задачи, обеспечивая итеративную разработку и непрерывное улучшение командой ML Engineering. Опыт системного мышления и проектирования систем.</li><li>Опыт cloud-native поставки с практическим пониманием технологий контейнеризации.</li><li>Владение GitOps и созданием/управлением CI/CD пайплайнами.</li><li>Подтвержденный опыт создания и использования SQL/NoSQL баз данных.</li><li>Хорошие навыки решения проблем с фокусом на инновации, эффективность и масштабируемость в глобальном контексте.</li><li>Коммуникация: Способность четко предлагать и обсуждать сложные технические архитектуры и аналитику как с инженерными командами, так и с заинтересованными сторонами.</li><li>Опыт работы с кросс-командными зависимостями с несколькими командами разработки будет плюсом.</li><li>Свободное владение украинским языком, как устным, так и письменным, для эффективного ежедневного общения с командой.</li></ul><h3>Дополнительные плюсы</h3><ul><li>Наблюдаемость и мониторинг: Опыт интеграции с инструментами наблюдаемости (Prometheus, Grafana) и создания инструментированных, готовых к production систем.</li><li>LLM Инфраструктура: Опыт развертывания и управления большими языковыми моделями через управляемые сервисы (Azure OpenAI, Google Vertex AI, Amazon Bedrock).</li><li>LLM Инструментарий: Практический опыт работы с LLM шлюзами (LiteLLM) и агентными фреймворками (LangGraph, LangSmith или аналогичными).</li><li>Векторные системы: Практический опыт работы с моделями векторных эмбеддингов и векторными базами данных (Pinecone, Weaviate, Milvus, pgvector).</li><li>RAG Системы: Опыт в проектировании и оценке систем генерации с дополненной выборкой (retrieval-augmented generation).</li><li>ML отслеживание экспериментов и управление моделями: Weights & Biases, MLflow, KubeFlow.</li><li>Разработка API с использованием FastAPI или аналогичных фреймворков. Опыт программирования на Java будет плюсом.</li></ul><h3>Что мы предлагаем</h3><p><strong>Раскрывайте отличные технологические решения</strong></p><p>Присоединяйтесь к команде экспертов, которые создают индивидуальные передовые технологические решения для всемирно известных компаний, способствуя росту клиентов. Раскройте свой потенциал, решайте новые задачи и будьте частью команды, которая ценит ваши навыки и вклад. Сосредоточьтесь на долгосрочном влиянии и построении индивидуальных, долгосрочных партнерских отношений с нашими клиентами.</p><p><strong>Ощутите гибкую и адаптивную рабочую среду</strong></p><p>Наслаждайтесь свободой полностью удаленной работы с гибким графиком. Обеспечьте себе стабильную нагрузку и стабильный доход, поддерживаемые предоставленными ноутбуками и лицензионным ПО. Мы фокусируемся на долгосрочном сотрудничестве и объединяем ориентированных на результат людей, придерживающихся высокопроизводительного подхода к работе.</p><p><strong>Воспользуйтесь возможностями личностного и профессионального роста</strong></p><p>Получайте выгоду от обзоров производительности и заслуг, повышайте свои навыки с помощью планов личного развития и индивидуального обучения через корпоративную библиотеку, поддержку публичных выступлений и многое другое.</p><p><strong>Будьте среди единомышленников</strong></p><p>Работайте с командой единомышленников, которым небезразлично, что и как они делают. Сотрудничайте с экспертами высшего уровня, которые всегда готовы помочь и поддержать вас в любых задачах. Участвуйте в общеcompany технических и культурных мероприятиях, вносите вклад в значимые инициативы КСО, которые перекликаются с вашими ценностями. Чувствуйте поддержку вашего HR и воспользуйтесь нашей программой бонусов за рекомендации.</p><h3>Этапы собеседования</h3><ol><li>Собеседование с TA Specialist</li><li>Техническое собеседование</li><li>Собеседование с Engineering Manager</li><li>Собеседование по System Design</li><li>Собеседование с клиентом.</li></ol> <div> <a href="https://jobs.dou.ua/companies/spd-technology/vacancies/364201/#reply-btn-id">Откликнуться на вакансию</a> </div>