mlops engineer

Добавь резюме в профиле, а нейросеть определит твою категорию. Затем ты сможешь генерировать сопроводительные письма для вакансий этой категории

Объединённая компания Wildberries и Russ строит масштабные end-to-end ML-решения, развивает высоконагруженную ML-инфраструктуру с нейросетями и десятками тысяч признаков, векторными, реляционными и in-memory базами данных, обеспечивает ежедневный и онлайн инференс ML-моделей по базе свыше 100 миллионов клиентов. Вам нужно будет проектировать и сопровождать ETL/ELT-пайплайны для Feature Store и аналитических витрин, разрабатывать и поддерживать офлайн-сервисы инференса ML-моделей, заниматься архитектурным проектированием хранилищ и систем 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, совместно работать с командой платформы DWH по развитию корпоративного хранилища данных и обучению команды ML-инструментам по работе с данными.

• Опыт работы в Data Engineering/MLOps не менее 5 лет
• Уверенное владение Python, SQL, знание DWH-концепций
• Опыт с Airflow, Kubeflow, Spark, Kafka, RabbitMQ, ClickHouse, PostgreSQL, Milvus или другими векторными БД
• 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)

• Языковые клубы, корпоративный университет, программы развития управленческих навыков
• Корпоративный ДМС со стоматологией, спорт, консультации психолога
• Сообщества: спикеры, футбол, йога, шахматы
• Гибкий график для семей, проекты для детей сотрудников
• Скидки на обучение, страхование, покупки
• Бесплатное питание в офисе, современные офисы у метро, корпоративная техника