Опубликовано 3 дня назад
ML Engineer (инфраструктурный мониторинг) в ПАО Сбербанк Москва
Сопроводительное письмо под эту вакансию
Софи напишет его под твоё резюме. Бесплатно — 5 писем в день.
ML-инженер в команду инфраструктурного мониторинга Сбера. Задача — построить внутренний AI-слой, который прогнозирует сбои, анализирует логи и трассировки и автоматизирует рутину эксплуатации.
Задачи:
- Создавать и внедрять в продакшен модели временных рядов для прогнозирования нагрузки и предиктивного алертинга
- Разрабатывать пайплайны классификации и группировки алертов, системы семантического поиска и суммаризации причин сбоев с использованием внутренних LLM
- Проектировать архитектуру взаимодействия с внутренними LLM для категоризации инцидентов и генерации рекомендаций
- Выстраивать полный цикл работы с ML в production: версионирование данных и моделей, A/B-тестирование, мониторинг деградации, переобучение
- Оптимизировать инференс для низкой задержки AI-сервисов в real-time мониторинге
- Участвовать в проектировании потоков данных (ClickHouse, Redis, Kafka) для подачи актуальных фичей моделям
- Работать с SRE, DevOps и backend-разработчиками над отказоустойчивостью AI-сервисов и CI/CD
Требования:
- Коммерческий опыт разработки на Python от 3 лет, знание Python Core, GIL и CPython
- Понимание классического ML: временные ряды (ARIMA, Prophet, LSTM, CatBoost для time-series), классификация и кластеризация
- Опыт работы с СУБД: сложные запросы, партиционирование, движки таблиц (PostgreSQL, Oracle, Redis, ClickHouse)
- Опыт написания покрытого тестами кода (pytest, unittest, TDD)
- Опыт работы с Docker, GitLab CI, Jenkins или GitHub Actions, написание пайплайнов сборки и доставки ML-сервисов
- Знание HTTP/1.1, HTTP/2, REST, gRPC и брокеров сообщений (Kafka, RabbitMQ)
- Практический опыт MLOps: контейнеризация моделей, мониторинг дрейфа данных, пайплайны переобучения
Условия:
- Офис рядом с м. Кожуховская
- Офисный формат работы на время адаптации
- Ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия
- Корпоративный спортзал и зоны отдыха
- Более 400 образовательных программ СберУниверситета
- Расширенный ДМС и льготное страхование для семьи
- Гибкий дисконт по ипотечному кредиту
- Подписка Прайм на трёх близких
- Вознаграждение за рекомендацию друзей
Навыки:
- Python
- ARIMA
- Prophet
- LSTM
- CatBoost
- PostgreSQL
- Oracle
- Redis
- ClickHouse
- pytest
- unittest
- TDD
- Docker
- GitLab CI
- Jenkins
- GitHub Actions
- HTTP/1.1
- HTTP/2
- REST
- gRPC
- Kafka
- RabbitMQ
- MLflow
- DVC
- LLM
- PySpark
- Hadoop
- Airflow
- Kubernetes
- OpenShift
- Helm
- Prometheus
- Grafana
- Loki
- Tempo
- OpenTelemetry
- RAG
Эту вакансию мы нашли в sber

ПАО Сбербанк
Москва
Зарплата vs рынок
Зарплата не указана. Обычно на такой позиции платят 180 000 – 480 000 ₽, медиана 300 000 ₽.
90k300k1,1M
обычно платят (p25–p75): 180 000 – 480 000 ₽
Когорта Data · 742 вакансии за 90 дней
Зарплаты Data →Похожие вакансии
Это единственная вакансия по вашему фильтру
Не то, что искал?
Похожие вакансии
- ML инженер в платформу оценки агентных системКомпания скрыта · удалённо
- Data EngineerЛига Цифровой Экономики · удалённо
- Backend-разработчик (TypeScript, Junior-Middle)Спаффи · удалённо · 80 000 – 150 000 ₽/мес
- Data EngineerЛига Цифровой Экономики · Москва
- Data Scientist (Pricing)Emerging Travel Group · удалённо
- Python Fullstack QA EngineerStellar Card · удалённо