Мы команда робототехники Центра Робототехники Сбера. Прямо сейчас мы стоим на пороге нового и увлекательного проекта, который объединяет в себе мобильную и манипуляционную робототехнику. Наша цель достаточно амбициозна - создать универсальный мозг для робота, программный стек, который сможет работать с различными подвижными платформами и манипуляторами. При этом робот будет воспринимать команды от человека, сформулированные на естественном языке. Мы ищем единомышленников, которые разделяют нашу страсть к робототехнике и обладают навыками разработки северного программного обеспечения для различных задач Активно расширяем все команды, и в частности - команду MLOps, занимающуюся построением ML-платформы всей компании. Ищем парочку Middle/Senior MLOps-инженеров, которые будут играть важную роль в модернизации нашей ML-инфраструктуры и создании процессов разработки моделей.Обязанности Создание/Внедрение MLOps-практик (стенды, процессы, DevOps) для исследований в направлениях RL, инференса LLM: среды разработки, тестирования, инференса и мониторинга моделей в различных режимах работы (Batch, Streaming) и использования ресурсов (CPU, GPU); Настройка инструментов отслеживания жизненного цикла моделей (ClearML, MLFlow, DVC и т.п.); Развитие LLMOps-практик (эффективный инференс LLM для ChatGPT-like решений); Помощь команде DS в выводе моделей в прод, Требования Опыт работы в качестве DevOps/MLOps/MLE не менее 2 лет; Опыт развёртывания и использования MLOps-инструментов (ClearML, DVC, MLflow и т.п.); Опыт выстраивания CI/CD, DAG-пайплайнов для разработки-тестирования-инференса моделей; Знание принципов организации распределённых информационных систем и баз данных. Будет плюсом: Опыт работы с k8s, умение разрабатывать и поддерживать сервисы в этой среде; Опыт работы с KuberFlow, умение разрабатывать и поддерживать модели в этой среде; Опыт работы с Feature Store и обеспечения ежедневной работы потоков данных; Теоретические и практические знания векторных баз данных (Qdrant, Milvus и т.п.); Опыт разработки REST-сервисов; Опыт отладки Spark-джоб, умение разбираться в ML-алгоритмах (бустинги, сетки, LLM, распределённые вычисления). Условия Дружный и высококвалифицированный коллектив; Уникальные масштабные проекты, работа в приоритетном направлении; Достойная заработная плата (оклад + годовая премия); Современные рабочие места и программное обеспечение; ДМС, корпоративная пенсионная программа, страхование от несчастных случаев, социальные гарантии, корпоративные мероприятия; Высокий уровень корпоративной культуры; Работа в офисе (г. Москва), возможность гибридного графика.
Похожие вакансии