Middle AI Engineer / MLOps Expert в ПАО Сбербанк Москва

Ищем опытного ML/MLOps инженера для построения высоконагруженных production-grade ML-систем в сфере банковской безопасности. Работа на стыке Data Science, Backend и DevOps.

Задачи:

• упаковка моделей в Docker
• настройка CI/CD пайплайнов
• версионирование данных, моделей и артефактов в MLflow
• деплой в Kubernetes
• проектирование end-to-end пайплайнов (от сырых логов до сервиса)
• сборка данных из SQL/NoSQL баз
• проектирование витрин признаков (Feature Engineering)
• автоматизация переобучения моделей в Airflow
• работа с потоковыми данными в Kafka
• настройка мониторинга data drift и model decay
• логирование экспериментов (MLflow)
• анализ данных и валидация моделей
• совместная работа DS/DE/DevOps/Backend по интеграции моделей в микросервисную архитектуру

Требования:

• опыт работы ML Engineer, MLOps Engineer или DevOps Engineer от 3-х лет (с подтверждённым опытом вывода моделей в прод)
• понимание жизненного цикла моделей
• уверенное владение Python
• знание Linux и сетевых основ
• понимание микросервисной архитектуры и работы с очередями (Kafka)
• опыт работы с REST API
• опыт работы с облачными платформами (AWS, GCP, Azure или Yandex Cloud)
• опыт построения CI/CD пайплайнов
• опыт работы с Airflow (оркестрация), MLflow (трекинг), Docker/K8s (контейнеризация), Kubernetes
• опыт использования систем контроля версий Git/Bitbucket
• уверенное владение SQL (сложные джойны, оконные функции, оптимизация запросов) и знакомство с Big Data стеком (Spark, Hadoop)
• умение решить любую несложную инфраструктурную задачу, с которой не работал(а) ранее
• навыки работы с генеративными AI-моделями; опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом
• опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов
• инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации

Условия:

• инновационные, амбициозные проекты и задачи, которые развивают
• среда для обмена знаниями – высокая экспертиза внутри команды
• сплоченная команда, работающая над общими задачами и умеющая хорошо отдыхать
• нашу культуру создают сами сотрудники – мы их слышим и помогаем создавать и поддерживать корпоративные комьюнити по интересам
• стабильная заработная плата и годовой бонус
• полностью офисный формат работы. Современный IT-офис вблизи Москва-Сити в пяти минутах от метро 'Кутузовская', с фитнес залом
• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
• расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера

Навыки:

• Python
• Linux
• Docker
• Kubernetes
• CI/CD
• MLflow
• Airflow
• Kafka
• SQL
• NoSQL
• Spark
• Hadoop
• Git
• Bitbucket
• REST API
• AWS
• GCP
• Azure
• Yandex Cloud
• GigaChat
• Kandinsky
• LLMs
• fine-tuning
• RAG
• RAGAS
• DeepEval
• vLLM
• LangChain
• LangGraph
• function calling
• GPU
• Prometheus
• Grafana
• ELK
• OpenSearch
• DVC