MLOps Engineer в области рекомендательных систем

О проекте

Мы - динамично растущая команда экспертов в области построения рекомендательных систем

Наша главная цель - построить современную, масштабируемую платформу, которая будет постоянно предвосхищать и превосходить ожидания пользователей, предоставляя им персонализированные рекомендации на всем клиентском пути

Наша платформа будет обслуживать широкий круг потребителей и строить персональные рекомендации во всех сферах бизнеса, таких как музыка (Звук), фильмы (ОККО), онлайн торговля (СберМаркет, СберМегаМаркет), медицина (еАптека) и многих других

Если ты мечтаешь поучаствовать в создании такой рекомендательной системы, то тебе к нам!

Интеллектуальное ядро такой системы - это алгоритмы машинного обучения, которые анализируют по-настоящему большие данные, и в реальном времени рассчитывают предпочтения миллионов конечных пользователей. Работая в нашей команде, ты будешь участвовать в исследовании, разработке, тестировании и внедрении самых передовых алгоритмов классического и глубокого обучения в части рекомендаций. Ты получишь опыт внедрения таких алгоритмов в реальной индустриальной экосистеме, начиненной большими данными и работающей с высокими нагрузками при их обработке

Мы ищем:

Middle/Senior MLOps Engineer в команду единой рекомендательной платформы для компаний экосистемы Сбер

Что предстоит делать:

• Разработка инфраструктуры для разворачивания ML пайплайнов в производстве
• Разработка и поддержка системы мониторинга системы
• Разработка CI/CD процессов для продукта
• Оптимизация работы ML пайплайнов

Стек технологий:

• Для разработки используем: Python, PySpark, Pandas, Redis, PostgreSQL, AirFLow, MLFlow и др.
• Для организации работы: Jira, Confluence, Git.

Что для нас важно:

• Мотивация учиться и развиваться в области рекомендательных систем;
• Хорошее знание Python;
• Опыт работы с Kubernetes;
• Хорошее понимание ML пайплайнов и вывод их в производство;
• Опыт использования Airflow (или другого industry-standard оркестраторов пайплайнов, т.к. Luigi, Dagster и т.д.);
• Опыт работы с MLFlow (или другими аналогичными инструментами).

Будет плюсом:

• Опыт работы с рекомендательными системами;
• Опыт работы с облачными платформами;
• Опыт в построении CI/CD процессов (Jenkins, GitLab);
• Уверенное знание фреймворков Spark (для Senior - обязательно);
• Хорошее понимание баз данных SQL и NoSQL (для Senior - обязательно).

Мы предлагаем:

• Крупнейшее DS&AI community — более 600 DS-специалистов банка
• Дайджест о самых последних разработках в области DS&AI и отчеты с крупнейших конференций мира
• Стабильный доход и социальная поддержка сотрудников
• Расширенный ДМС с первого дня работы для сотрудников и льготная медицинская страховка для близких
• Бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров
• Корпоративная пенсионная программа
• Корпоративное обучение за счет компании
• Реферальная программа для сотрудников: можно пригласить в команду знакомых профессионалов и получить вознаграждение до 100 тыс. рублей
• Мощное железо, дополнительные мониторы и всё, что нужно для продуктивной работы
• Работу по Agile с лучшими из IT индустрии: 2000 продуктовых команд и возможность внутреннего перемещения
• Возможность выбрать удобный формат работы: гибрид или офис
• Комфортный офис, бесплатные снеки, спортзалы с бассейнами
• Офис: г. Нижний Новгород, ул. Октябрьская, 35