Команда AI-Hub Блока Финансы создает и поддерживает платформу для разработки, хранения и исполнения ML-моделей и AI-агентов. Мы обеспечиваем централизованные API для взаимодействия с моделями и инструменты разработки, соответствующие требованиям архитектуры и кибербезопасности Сбера. В связи с развитием направления пакетной обработки данных, мы ищем специалиста, который возьмет на себя развитие инфраструктуры для эффективного исполнения моделей на Hadoop/Spark и интеграции с корпоративными витринами данных.Обязанности Разработка и поддержка CI/CD пайплайнов для пакетного исполнения ML-моделей (Hadoop, PySpark) и онлайн исполнения (REST API) Работа с подписками и витринами данных: настройка процессов получения, обработки и публикации данных для обучения и инференса моделей Построение инструментов самообслуживания для вывода моделей в продакшн Настройка и поддержка Kubernetes манифестов, service mesh и систем балансировки нагрузки Интеграция ML-сервисов с корпоративной инфраструктурой: подключение к базам данных, Kafka, системам авторизации и подпискам на данные Автоматизация рутинных операций по управлению инфраструктурой и процессами (Groovy, Python) Обеспечение работоспособности тестовых стендов и внедрение quality gate для контроля качества моделей Требования - Глубокий опыт в MLOps: уверенное владение инструментами пакетного исполнения ML-моделей (Hadoop, PySpark). Опыт вывода online ML-сервисов и online inference моделей (REST API) - Практический опыт работы с корпоративными витринами данных и системами подписок на данные - Опыт работы с PostgreSQL, OpenSearch, Kafka - Опыт работы с Docker и Kubernetes - Уверенное владение Python для автоматизации и разработки ETL-процессов - Опыт работы с Jenkins и/или ArgoCD, понимание концепции pipeline-as-code - Готовность одновременно работать с инфраструктурой, кодом пайплайнов и процессами (DevOps подход) Будет плюсом: - Опыт промышленной разработки сервисов на Python (FastAPI и др.) - Базовое понимание оркестрации (Helm) - Опыт работы с векторными базами данных (Chroma, Elasticsearch, аналоги) - Практика GitOps и управление инфраструктурой через Git - Опыт разработки microservices architecture для ML-приложений - Навыки написания и поддержки технической документацииУсловия формат работы- офис/ возможен гибрид после испытательного срока, Вавилова 19 ежегодный пересмотр зарплаты, годовой бонус 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 гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера корпоративная пенсионная программа.
Похожие вакансии