DevOps/MLOps инженер (B2C)

СБЕР

DevOps/MLOps инженер (B2C)

Описание вакансии

ИТ B2C — самая крупная экосистема в Сбере. Нас более 8000 человек в 18 городах России. Мы занимаемся разработкой и развитием розничных решений, помогая сделать сервисы Банка доступнее, безопаснее и удобнее.

Ждем именно тебя!

Мы - Команда MLOps B2C – проектируем, разрабатываем, внедряем современные инструменты и практики распределенного машинного обучения, в том числе с применения LLM (GigaChat, Deepseek и т.д.) для AI-решений Блока B2C и группы компаний Сбера.

Задача команды - обеспечить DS-команды инструментами на всех этапах жизненного цикла, от проектирования AI-агентов и обучения моделей до внедрения их в промышленных средах.

Обязанности

  • реализация распределенных версий пайплайнов и инструментов с использованием GPU (Triton, Dynamo или аналоги).
  • разработка компонентов платформы автообучения, валидации и инференса моделей в промышленных средах.
  • создание и доработка автоматического прогона вычислительных экспериментов (ClearML/MLFlow или аналоги).
  • автоматизация развертывания AI-агентов на основе обученных больших языковых моделей (LangChain/Graph, n8n, Dify или аналоги) в AI Hub.
  • взаимодействие с прикладными командами по внедрению разработанных инструментов в банковскую инфраструктуру.

Требования

  • знание Python (в том числе опыт работ с Python ML + DL фреймворками Sklearn, Numpy, Pandas, Pytorch).
  • ML DevOps — CI/CD Jenkins, сборки пакетов для PyPI/Maven/Nexus, в том числе работа с контейнерами, оркестраторами (Airflow, Docker, Kubernetes, OpenShift и прочее).
  • опыт работы с Linux (Ubuntu/RedHat), базовое умение поднимать и настраивать сервера, пользоваться Linux shell.
  • понимание компонентов экосистемы Hadoop, знание Spark (знание Scala/Java как плюс).
  • высокая техническая грамотность: опыт решения архитектурных проблем.
  • желание заниматься инженерной и инфраструктурной стороной, интерес к разработке технологий.
  • понимание базовых ML-алгоритмов.
  • опыт проведения code review, написания Unit-тестов.

Условия

  • гибридный/офисный формат работы (опционально)
  • годовой бонус и ежегодный пересмотр
  • расширенный ДМС с первого дня + стоматология и льготное страхование для семьи
  • корпоративный университет Сбера, внутренняя образовательная платформа, участие в IT-конференциях
  • офис на Кутузовской с видом на набережную, зонами отдыха и спортзалом
  • 90 дней удаленной работы из любого региона РФ (не применимо для сопровождения)
  • льготная ипотека в Сбере, корпоративная пенсионная программа, подписка СберПрайм+, скидки от партнеров и сервисов группы компаний.
Посмотреть контакты работодателя

Похожие вакансии

Альфа-Банк
Полный день
  • Москва

  • Не указана

Рекомендуем
WILDBERRIES
Полный день
  • Москва

  • Не указана

Рекомендуем
ГКУ Инфогород

Инженер MLOps

ГКУ Инфогород

Полный день
  • Москва

  • Не указана

Рекомендуем
СБЕР

DevOps

СБЕР

Полный день
  • Москва

  • Не указана

Транснефть-Технологии

DevOps инженер

Транснефть-Технологии

Полный день
  • Москва

  • Не указана

СБЕР
Полный день
  • Москва

  • Не указана

АНО ЦИСМ

MLOps

АНО ЦИСМ

Полный день
  • Москва

  • Не указана

СБЕР
Полный день
  • Москва

  • Не указана

DevOps специалист в Filmpro

Платформа Трим

Полный день
  • Москва

  • Не указана

TradingView
Полный день
  • Москва

  • Не указана

Selecty
Полный день
  • Москва

  • Не указана

СБЕР
Полный день
  • Москва

  • Не указана

Страховая компания Сбербанк страхование

Старший инженер машинного обучения (Senior MLOps Engineer)

Страховая компания Сбербанк страхование

Полный день
  • Москва

  • Не указана

СБЕР
Полный день
  • Москва

  • Не указана

Страховая компания Сбербанк страхование

Senior MLOps Engineer

Страховая компания Сбербанк страхование

Полный день
  • Москва

  • Не указана

СБЕР
Полный день
  • Москва

  • Не указана

СБЕР
Полный день
  • Москва

  • Не указана

Х5 Group
Удаленная работа
  • Москва

  • Не указана

Хотите оставить вакансию?

Заполните форму и найдите сотрудника всего за несколько минут.
Оставить вакансию