ML Inference Engineer

Привет!
Мы — ML команда финансовых продуктов Wildberries, крупнейшего маркетплейса Европы с более чем 30 млн пользователей в день. Мы решаем уникальные технологические задачи end-to-end, развиваем высоконагруженную ML-инфраструктуру и выводим модели в production для решения задач бизнеса.

О команде и проектах

• Команда Senior MLE, MLIE, DA и backend-разработчиков с продуктовым мышлением

• Решаем задачи кредитного скоринга, роста клиентской базы, ценообразования

• Скоринговые модели с ROC-AUC >85 п.п., база клиентов 100 млн+

• Features store с 15k+ признаков, включая внешние источники

• Offline сервисы скоринга с имплементацией новых моделей за 10 минут

• Online сервисы скоринга на Go с capacity 10k+ RPS

• Минимум бюрократии: от идеи до продакшена — одна неделя

• Инфраструктура: K8S, S3, Airflow, GitLab CI/CD, Spark, Trino, Redis, PostgreSQL, ClickHouse, Kafka, Prometheus, Grafana, JupyterHub, Triton

Чем предстоит заниматься

• Разработка и сопровождение офлайн (батчевых) inference сервисов ML-моделей с использованием CPU/GPU

• Построение и поддержка ETL-процессов для Feature Store и ключевых витрин MLE (Airflow, Spark, S3, clickhouse, Feast будет плюсом)

• Вывод ML моделей в prod: CatBoost/RNN/Transformers/Autoencoders (Scikit-learn, CatBoost, PyTorch, TensorFlow)

• Автоматизация CI/CD процессов для ML-моделей с использованием GitLab CI, DVC, MLFlow/ClearML

• Интеграция inference сервисов с клиентскими приложениями и DWH (Kafka, REST/gRPC API, ClickHouse, PostgreSQL, Redis)

• Настройка и развитие технического и бизнес мониторинга моделей и сервисов (Prometheus, Grafana)

• Совместная работа c DWH и DevOps командами по настройке инфраструктуры для промышленных сервисов скоринга и ML-приложений для R&D

Требования

• Опыт работы в MLOps/DE/ML-инженерии от 3 лет

• Уверенное владение Python; знание Go будет плюсом

• Опыт работы с Airflow/Kubeflow, Hadoop/S3, Spark, PostgreSQL, ClickHouse

• Опыт использования GPU для ML-инференса в production, построения Triton Inference пайпланов

• Навыки настройки и интеграции MLFlow или ClearML в CI/CD пайплайны

• Знание систем мониторинга Prometheus и Grafana

• Опыт работы с JupyterHub, включая настройку ресурсных групп и GPU

• Опыт работы с Feature Store (Feast и тп) будет преимуществом

• Опыт разработки и интеграции REST/gRPC API будет плюсом

Что мы предлагаем

• Участие в развитии ML-инфраструктуры крупнейшего маркетплейса Европы

• Работа с современным стеком и передовыми ML-технологиями

• Возможность влиять на архитектуру и масштабирование ML-сервисов

• Гибкий график и возможность удалённой работы

• Конкурентная зарплата и социальные гарантии

• Обучение, конференции и профессиональный рост