Если вы раньше входили через Google, сбросьте пароль для своей Gmail-почты через кнопку «Забыли пароль?» на экране входа. Затем войдите по email и новому паролю.
Если аккаунта ещё нет, зарегистрируйтесь с Gmail-почтой, после подтверждения почты мы предложим задать пароль.
Что нового
Загружаю обновления...
Что нового
Загружаю обновления...
Работа найдется быстрее с подпискойКандидат найдётся быстрее с подпиской
Чтобы адаптировать резюме под вакансию или составить сопроводительное письмо, загрузите резюме
описание
Описания нет
задачи
Команда MLS Jobs занимается разработкой, оптимизацией и поддержкой сервисов, которые обеспечивают запуск задач обучения на вычислительных ресурсах суперкомпьютеров и другой высокопроизводительной инфраструктуре для ML-разработки.
Мы ищем опытного Go-разработчика для работы сервисов обучения LLM, разработки планировщика распределённых задач.
Разработка и сопровождение сервисов обучения и дообучения ML-моделей на распределённых кластерах;
Проектирование и реализация кастомного планировщика задач для оптимизации размещения ML-задач в кластерах Kubernetes;
Разработка операторов и контроллеров Kubernetes для управления жизненным циклом распределённых ML-экспериментов;
Интеграция сервисов с инфраструктурой хранения данных, очередями задач (Kafka) и системами мониторинга;
Оптимизация производительности и обеспечение отказоустойчивости планировщика и сервисов исполнения;
Написание интеграционных и юнит-тестов, участие в code review;
Работа с gRPC- и REST-взаимодействием между компонентами распределённой системы;
Участие в полном цикле разработки: от анализа требований до внедрения и поддержки в production.
требования
Опыт разработки на Go инфраструктурных сервисов и операторов Kubernetes: 3+ лет;
Опыт работы с gRPC и понимание принципов построения безопасного межсервисного взаимодействия: 3+ лет;
Опыт разработки на Python (для написания вспомогательных скриптов и утилит): 2+ лет;
Опыт работы с Kubernetes на уровне разработки операторов, webhooks, понимание reconciliation loop: 2+ лет;
Опыт работы с Docker и системами автоматического развертывания (CI/CD): 2+ лет;
Уверенное владение Linux (терминал, systemctl, обработка логов, ssh): 3+ лет;
Понимание принципов REST/gRPC API, опыт проектирования API-контрактов;
Опыт работы с реляционными базами данных (PostgreSQL) и/или key-value хранилищами;
Желание и привычка покрывать код тестами (unit, integration, e2e);
Опыт участия в разработке на всех этапах: от прототипа до production-внедрения.
Будет плюсом:
Опыт работы с Volcano или другими планировщиками для ML-нагрузок (slurm и др.);
Понимание принципов работы ML-фреймворков (PyTorch) и жизненного цикла ML-моделей;
Опыт работы с брокерами сообщений (Kafka);
Навыки работы с распределёнными файловыми системами (NFS, S3-совместимые хранилища);
Опыт написания авто-тестов на Go (testing, testify, gomega);
Знание паттернов построения высоконагруженных и отказоустойчивых систем;
Опыт работы с ИИ-инструментами для ускорения разработки.
условия
Оформление в соответствии с трудовым законодательством РФ;
Конкурентный уровень дохода (оклад + годовой бонус);
ДМС со стоматологией и возможностью подключения к программе своих детей и родственников;
Прозрачную систему мотивации, которая позволяет влиять на уровень дохода;
Работу в команде профессионалов;
Участие в создании инновационных продуктов;
Гибкое начало рабочего дня, пятница - сокращённый рабочий день;
Возможность работать удаленно;
Офис в центре Москвы;
Корпоративную мобильную связь;
Льготную программу ипотечного и потребительского кредитования.
Еще у нас:
Возможность вертикального и горизонтального роста;
Бонусные программы от компаний партнёров;
Возможность получения бонуса за закрытие вакансии по вашей рекомендации;
Материальная помощь при рождении детей и др. семейных обстоятельствах;
Обучение в Корпоративном университете за счёт компании;
Участие в профильных конференциях в качестве спикера или слушателя;
Корпоративная жизнь: спортивные комьюнити, клубы по интересам (настолки, интеллектуальные игры).