Архитектор (Solution Architect)

Наша команда отвечает за AI - инициативы бизнеса в сфере глобальных рынков. Мы предоставляем корпоративным и розничным клиентам широкий спектр продуктов и услуг на финансовых рынках: торговые операции с ценными бумагами, деривативами, конверсионные операции на валютном рынке.

Наша команда решает широкий спектр Data Science задач с применением ML/DL алгоритмов и инструментов: от бустинга и ансамблей моделей до больших языковых моделей (LLM). Мы помогаем бизнесу увеличивать доходность за счет моделей машинного обучения, для чего развиваем аналитическую Data - платформу и наполняем данными о наших продуктах, клиентах и внешних событиях.

Еще год назад нашей целью было разрабатывать и выводить в продакшн ML – модели. Сейчас наши модели становятся AI-агентами, интегрируются с множеством АС и становятся самостоятельными приложениями.

Мы ищем талантливого Solution Architect / MLOps Engineer для проектирования и разработки интеграционных решений, управления сложностью наших процессов и ИТ-экосистемы.

Обязанности

• совместно с Data Scientist и Product Owner наших команд выявление требований в архитектурных / интеграционных решениях для разрабатываемых приложений
• декомпозиция и документирование требований
• совместно с корпоративными архитекторами, экспертами кибербезопасности и командой сопровождения выбор технических компонент и проектирование интеграционных решений
• разработка интеграционных решений и шаблонов кода для масштабирования и стандартизации процесса разработки и вывода в продакшн
• проектирование и развитие концептуальной архитектуры пространства и инфраструктуры наших приложений.

Требования

• опыт промышленной разработки на Python
• опыт работы с ETL
• опыт работы с популярными РСУБД (Greenplum, Teradata, Oracle, PostgreSQL)
• опыт интеграции продуктов экосистемы Hadoop (HDFS, Hive, Spark)
• опыт синхронной, асинхроной интеграции сервисов и брокеров сообщений (Kafka, RabbitMQ)
• опыт проектирования CI/CD решений на базе Jenkins и Bitbucket/Git
• опыт с технологиями виртуализации и контейнеризации
• опыт проектирования и разработки микросервисной архитектуры.

Будет плюсом:

• понимание принципов создания моделей машинного обучения и/или прохождение курсов по машинному обучению и/или опыт внедрения моделей
• опыт с экосистемой Telegram и разработка ботов
• широкий кругозор по возможностям современных системных компонентов
• опыт самостоятельной разработки прототипов и proof-of-concept решений.

Условия

• комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
• фултайм офис, гибкое начало дня
• 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.