Senior/Lead MLOps в центр робототехники

Мы команда Центра Робототехники Сбера. Прямо сейчас мы стоим на пороге нового и увлекательного проекта, который объединяет в себе мобильную и манипуляционную робототехнику.

Наша цель достаточно амбициозна - создать универсальный мозг для робота, программный стек, который сможет работать с различными подвижными платформами и манипуляторами. При этом робот будет воспринимать команды от человека, сформулированные на естественном языке.

Мы ищем единомышленников, которые разделяют нашу страсть к робототехнике и обладают навыками разработки северного программного обеспечения для различных задач

Активно расширяем все команды, и в частности - команду MLOps, занимающуюся построением ML-платформы всей компании. Ищем парочку Middle/Senior MLOps-инженеров, которые будут играть важную роль в модернизации нашей ML-инфраструктуры и создании процессов разработки моделей.

Обязанности

- Создание/Внедрение MLOps-практик (стенды, процессы, DevOps) для исследований в направлениях: среды разработки, тестирования, инференса и мониторинга моделей в различных режимах работы (Batch, Streaming) и использования ресурсов (CPU, GPU)

- Настройка инструментов отслеживания жизненного цикла моделей (ClearML, MLFlow, DVC и т.п.)

- Помощь команде Исследователям в выводе моделей в прод

Требования

- Опыт работы в качестве DevOps/MLOps/MLE от года.

- Знать Язык программирования Python, Go, Bash

- Опыт выстраивания CI/CD, DAG-пайплайнов для разработки и тестирования инференса моделей

- Понимание принципов организации распределённых информационных систем и баз данных

Будет плюсом:

- Опыт развёртывания и использования MLOps-инструментов (MLflow, ClearML, DVC и т.п.)

- Опыт работы с k8s, умение разрабатывать и поддерживать сервисы в этой среде

- Опыт работы с KuberFlow, умение разрабатывать и поддерживать модели в этой среде

- Опыт работы с Feature Store и обеспечения ежедневной работы потоков данных

- Развитие LLMOps-практик (эффективный инференс LLM для ChatGPT-like решений)

- Теоретические и практические знания векторных баз данных (Qdrant, Milvus и т.п.)

- Опыт разработки REST-сервисов

- Опыт разработки gRPC-сервисов

- Опыт работы с KServe

- Опыт работы с Nvidia Triton

- Опыт работы с TensorRT/TensorRT-LLM

- Опыт отладки Spark-джоб

- Умение разбираться в ML-алгоритмах (бустинги, сетки, LLM, распределённые вычисления)

Условия

• Дружный и высококвалифицированный коллектив
• Уникальные масштабные проекты, работа в приоритетном направлении
• Достойная заработная плата (оклад + годовая премия)
• Современные рабочие места и программное обеспечение
• ДМС, корпоративная пенсионная программа, страхование от несчастных случаев, социальные гарантии, корпоративные мероприятия
• Высокий уровень корпоративной культуры
• Работа в офисе (г. Москва), возможность гибридного графика.