Старший Go разработчик в команду инфраструктуры YTsaurus

Мы начинаем новый крупный проект, чтобы сделать жизнь наших коллег удобнее. Пользователями нового сервиса станет большинство ML-разработчиков Яндекса — сотни команд, которые обучают модели для таких продуктов, как Алиса, Нейро, Шедеврум.

Ключевые компоненты будущего сервиса:

• Managed DevCluster для удалённой разработки и тестовых запусков на GPU;
• инструмент простого с точки зрения UX и эффективного запуска процессов обучения на гигантском кластере YTsaurus с тысячами GPU;
• оркестратор, который позволит описывать графы подготовки данных на Python и SQL;
• решение для трекинга ML-экспериментов (по смыслу похожее на Weights & Biases);
• MLOps-cистема для хранения жизненного цикла моделей и управления им.

Ищем опытного разработчика, который знает, что такое разработка сложных систем и машинное обучение. Вы будете участвовать в разработке нового сервиса и решать нестандартные технические задачи.

Мы начинаем новый крупный проект, чтобы сделать жизнь наших коллег удобнее. Пользователями нового сервиса станет большинство ML-разработчиков Яндекса — сотни команд, которые обучают модели для таких продуктов, как Алиса, Нейро, Шедеврум.

Ключевые компоненты будущего сервиса:

• Managed DevCluster для удалённой разработки и тестовых запусков на GPU;
• инструмент простого с точки зрения UX и эффективного запуска процессов обучения на гигантском кластере YTsaurus с тысячами GPU;
• оркестратор, который позволит описывать графы подготовки данных на Python и SQL;
• решение для трекинга ML-экспериментов (по смыслу похожее на Weights & Biases);
• MLOps-cистема для хранения жизненного цикла моделей и управления им.

Ищем опытного разработчика, который знает, что такое разработка сложных систем и машинное обучение. Вы будете участвовать в разработке нового сервиса и решать нестандартные технические задачи.

Какие задачи вас ждут

Разработка бэкенда сбора и обработки метрик
Процесс обучения ML-моделей порождает большие объёмы данных — метрик, логов, результатов валидации. Нужно собирать эти данные, эффективно хранить и показывать пользователям в удобном и наглядном виде.

Разработка кластера для удалённой разработки
Для отладки кода обучения моделей нужны GPU, но на выделенной машине разработчика они часто простаивают. Мы разрабатываем решение, позволяющее совместно использовать мощные машины с GPU, которые не мешают друг другу.

Создание новых сервисов для упрощения работы ML-инженеров в Яндексе
Мы разрабатываем глобальный план развития всей ML-инфраструктуры Яндекса. Вместе с командой вы будете продумывать отдельные части этого плана, а также участвовать в реализации новых сервисов будущей ML-платформы Яндекса.

Мы ждем, что вы

• Имеете богатый опыт разработки сложных систем на C++, Go или Java (одного будет достаточно)
• Понимаете принципы разработки высоконагруженных приложений
• Понимаете, как работает контейнеризация в Linux
• Готовы разбираться в разработке ML-моделей в Яндексе, а также создавать и внедрять новые инфраструктурные решения