Объединённая компания Wildberries и Russ — это международная технологическая компания, образованная в результате слияния двух лидеров рынка — IT-компании Wildberries и оператора наружной рекламы Russ.
Направление работы:
Мы строим масштабные end-to-end ML решения, развиваем высоконагруженную ML-инфраструктуру с нейросетями и десятками тысяч признаков, векторными, реляционными и in-memory базами данных. Обеспечиваем ежедневный и онлайн инференс ML-моделей по базе свыше 100 миллионов клиентов.
Мы ищем опытного Lead/Senior DE / MLOps инженера в нашу команду.
Если ты готов решать сложные инфраструктурные задачи на стыке Big Data и MLOps, обеспечивать эффективность работы дата пайплайнов и offline ML-сервисов, выстраивать взаимодействие с MLE/backend и командами платформы DWH и DevOps — нам по пути!
Стань частью команды!
Проектировать и сопровождать ETL/ELT пайплайны для Feature Store и аналитических витрин (Airflow, Spark, Feast, ClickHouse, S3);
разрабатывать и поддерживать офлайн (batch) сервисы инференса ML-моделей;
архитектурно проектировать хранилище и системы обработки данных с обеспечением масштабируемости и отказоустойчивости;
управлять данными и инфраструктурными ресурсами с соблюдением Data Governance и стандартов naming conventions;
участвовать в построении и поддержке интеграции inference сервисов с клиентскими приложениями и DWH с использованием брокеров Kafka/RabbitMQ;
настраивать мониторинг и алертинг качества моделей, метрик и ресурсов (Airflow, s3, clickhouse);
Формат работы - гибридный по согласованию с руководителем.
Вы нам подходите, если:Есть опыт работы в Data Engineering/MLOps не менее 5 лет;
уверенно владеете Python, SQL, знаете DWH-концепций;
есть опыт работы с Airflow, Kubeflow, Spark, Kafka, RabbitMQ, ClickHouse, PostgreSQL, Milvus или другими векторными БД;
есть уверенные навыки работы с контейнерами (Docker, Kubernetes), CI/CD, мониторингом (Prometheus, Grafana);
будет плюсом опыт с Feature Store (Feast и т.п.) и API разработкой (REST/gRPC).