ML backend engineer
Описание
Мы ищем ML инженера, который будет помогать команде превращать ML-модели и исследовательские прототипы в production-ready сервисы. Основной фокус роли: разработка API для инференса моделей и подготовка сервисов к эксплуатации в промышленной среде. Первый этап отбора на эту вакансию – общение с AI-рекрутером. После отклика ждите сообщение от него в Сберчате, диалог займёт примерно 10 минут. Задача AI-рекрутера — уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры. AI-рекрутер только начинает свой путь, поэтому просим относиться с пониманием. Ваш опыт и участие помогут сделать его удобным и полезным для всех!Обязанности Разработка backend-сервисов на Python для оборачивания ML-моделей в production API; Подготовка сервисов к production эксплуатации; Работа с БД, очередями, внешними API и внутренними сервисами Написание unit/integration-тестов, участие в code review и технической декомпозиции задач; Взаимодействие с DS, MLOps по вопросам производительности, стабильности и деплоя моделей. Требования Опыт backend-разработки на Python; Опыт внедорения ML моделей в production; Опыт разработки API на FastAPI или аналогичных фреймворках; Опыт работы с PostgreSQL или другой реляционной БД; Опыт работы с контейнеризацией и оркестрацией (Docker, Kubernetes); Понимание принципов логирования, мониторинга и диагностики backend-сервисов; Понимание CI/CD-практик; Понимание работы ML моделей; Опыт интеграции ML-моделей в backend-сервисы; Опыт работы с MLflow, S3, model registry или artifact storage; Опыт с Kafka, RabbitMQ, Redis, Celery или другими механизмами асинхронной обработки; Опыт оптимизации inference-сервисов по latency, throughput, CPU/RAM/GPU; Опыт обучения DL моделей. Условия Гибридный формат работы (современный офис м.Проспект Мира); Льготные ипотечные условия кредитования; Подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких, скидки на продукты компаний-партнеров: Okko, Сбер Маркет, Delivery Club, Самокат, Ситимобил, Сбер Еаптека и другие; ДМС с первого дня и скидки на страхование для близких; Корпоративная пенсионная программа; Детский отдых и подарки за счет Компании; Обучение за счет Компании, Онлайн курсы, неограниченный доступ к библиотеке и обучение на базе Корпоративного университета, тренинги, митапы и возможность получить новую квалификации.