Senior ML Backend/MLOps Engineer (Лояльность)

Мы - Управление развития искусственного интеллекта блока "Развитие клиентского опыта B2C". В нашей зоне ответственности ML-решения, результаты работы которых ежедневно влияют на поведение десятков миллионов клиентов. Развитие клиентского опыта – динамический и активно развивающийся процесс. Совместно с бизнесом мы проводим десятки различных экспериментов ежемесячно, и лучшие из них оформляем в полноценные ML продукты. Совокупные финансовые эффекты от наших продуктов > 1 млрд. руб. в год. Место работы: г Москва Требуемый опыт: От 3 до 6 лет Обязанности: * проектировать и развивать end-to-end пайплайны для ML-решений в рамках программы Лояльности: от поставки данных и обучения до A/B-тестирования и вывода моделей в production * декомпозировать и рефакторить существующие решения (в том числе полу-ручные MVP) в высоконагруженные, отказоустойчивые микросервисы на Python * тестировать и оптимизировать PySpark ETL/ELT-пайплайны: профилировать узкие места, настраивать джобы, работать с партиционированием и форматом хранения данных для обеспечения производительности на больших объёмах * разрабатывать внутренние Python-библиотеки и стандарты разработки для переиспользования кода командами Data Science. Требования: * опыт от 3 лет в разработке на Python, из них от 2–3 лет в роли MLOps Engineer, Data Engineer или Backend-разработчика в ML-платформах * уверенная работа с экосистемой Big Data: опыт работы, тестирования и оптимизации PySpark-пайплайнов, Apache Airflow (или аналоги), Kafka, Docker/Kubernetes (K8s), S3/HDFS * опыт проектирования архитектуры ML-решений: понимание микросервисов, асинхронности, паттернов проектирования * понимание полного цикла жизни ML-модели: от подготовки данных и feature engineering до мониторинга в проде (MLflow, Prometheus/Grafana или аналоги). будет плюсом: * опыт автоматизации CI/CD для полного цикла ML (обучение, валидация, развёртывание моделей) с использованием GitLab CI или Jenkins * понимание PySpark на уровне администратора/архитектора: тонкая настройка кластеров, управление ресурсами (динамическое распределение _Dynamic Allocation_), работа с _executors_, _partitions_, управление памятью (_spark.memory.fraction_, _spark.memory.storageFraction_), тюнинг _shuffle_ * опыт работы с Feature Store, MLflow, ClickHouse. Условия: * комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская  * офисный формат работы * ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия * корпоративный спортзал и зоны отдыха более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития  * программа адаптации и помощь руководителя на старте  * расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа  * гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ * подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких  * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.