Senior ML Platform Engineer

Мы ищем сильного бэкенд-разработчика, который будет отвечать за архитектуру и надежность сервисов и пайплайнов обучения ML-моделей Место работы: г Москва Требуемый опыт: Более 6 лет Обязанности: * Разработка системного дизайна сервисов с нуля и выбор оптимальных компонентов (БД, очереди, кэши, векторные хранилища) под конкретные задачи. * Написание высоконагруженного и отказоустойчивого кода на Python. * Создание внутренних библиотек и фреймворков для упрощения работы с обучением ML-моделей. * Разработка пайплайнов для инференса моделей (включая LLM), управление контекстом, работа с API внешних провайдеров и локальных моделей. * Траблшутинг сложных проблем на стыке инфраструктуры и ML. * Настройка мониторинга, логирования и алертинга для сервисов. * Самостоятельный сбор и анализ требований от стейкхолдеров, превращение бизнес-задач в технические решения. * Проведение code review, помощь команде в вопросах архитектуры и лучших практик Python. Требования: * Опыт коммерческой разработки на Python от 5 лет (AsyncIO, Многопоточность, FastAPI, Django, Flask или аналоги) из них 1 год в ML * Глубокое понимание принципов построения распределенных систем, опыт проектирования отказоустойчивых архитектур (микросервисы, event-driven, паттерны работы с отказами) * Понимание GIL, async/await, работа с памятью, умение писать чистый, тестируемый и переиспользуемый код (библиотеки). * Понимание того, как работают ML-модели и LLM (эмбеддинги, RAG, fine-tuning, контекстное окно), умение выбрать подходящий инструмент (LangChain, vLLM и т.д.). * Опыт работы с Docker, Kubernetes, CI/CD. * Понимание принципов мониторинга (Prometheus, Grafana, Sentry) и умение диагностировать проблемы в проде. * Проактивность, умение работать в условиях неопределенности, способность самостоятельно находить требования и предлагать решения. * Будет плюсом опыт работы с векторными базами данных (Qdrant, Milvus, pgvector) и понимание MLOps-практик (MLflow, Clearml, Airflow, Feature Store). Условия: * 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 * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.