MLOps (Команда Портала Продавцов)

Wildberries – это крупнейший маркетплейс России с миллионами пользователей и миллиардами оборота, работающий на рынке 19 лет. Наша компания стабильно развивается и работает в усиленном режиме: использует современный стек и новейшие технологии, разрабатывает множество новых hi-tech продуктов.

О продукте:
Портал Продавцов — это интеллектуальный личный кабинет, где продавцы управляют товарами, анализируют метрики и оптимизируют продажи. Наша цель — не просто дать инструменты для работы с данными, а переосмыслить UX: от автоматизации складской логистики до внедрения ИИ для генерации карточек товаров.

Мы ищем MLOps / MLE-инженера, который умеет "упаковывать" ML-модели и доставлять их в прод. Важно отличное знание Python и глубокое понимание процессов обучения моделей. Бэкенд-опыт приветствуется, но не обязателен. Нам нужен визионер, который хочет создавать, настраивать и поддерживать сложные ML-пайплайны в условиях Big Data.

Чем предстоит заниматься:
- Упаковка ML-моделей для продакшена;
- Поддержка и оптимизация текущих ML-пайплайнов;
- Разработка системы "коробочной" поставки моделей с мониторингом и динамическим дообучением;
- Внедрение Data Quality и Data Drift проверок для датасетов и моделей;
- Развитие внутренней библиотеки ML-решений.

Планы на будущее:
- Создание и развитие Feature Store, Feature Factory и Action Store в Датаплатформе Портала;
- Построение системы онлайн-инференса на базе k8s и Triton.

Ключевые требования:
- Инженерная культура: умение писать чистый, отказоустойчивый и масштабируемый код;
- ML-стек: опыт с Scikit-learn, CatBoost, TensorFlow, PyTorch;
- Big Data & Orchestration: Airflow, Hadoop, Spark.
- MLOps-экспертиза:
- Поставка оффлайн-моделей;
- Оркестрация экспериментов (MLFlow, ClearML, WandB и др.);
- Работа с Model Registry, Feature Store;
- Понимание ML System Design (мониторинг, data leaks, отказоустойчивый инференс);
- DevOps-практики: CI/CD, Package/Container Registry;
- QA в ML: юнит- и интеграционные тесты, сквозное тестирование.

Будет плюсом:
- Опыт с онлайн-моделями, понимание их рисков;
- Знание k8s, Triton;

​​​​​Что мы предлагаем:
- Влияние на продукт с миллионами пользователей;
- Гибридный формат работы или удалёнка в комфортных офисах Москвы и Санкт-Петербурга;
- Современный стек, команды заряжены работой, нет бюрократии и тайм-трекеров;
- Официальное трудоустройство с первого рабочего дня в аккредитованную IT-компанию;
- Финансовая стабильность: независимость от инвесторов и уверенный рост;
- Гибкий график: ориентированность на задачи и результат.