mlops engineer

Constructor — платформа следующего поколения для поиска и рекомендаций в электронной коммерции, оптимизированная под метрики вроде выручки, конверсии и прибыли. Поисковый движок создан в компании с использованием трансформеров и генеративных больших языковых моделей, применяется для поиска, рекомендаций и шопинг-агентов. Движок рассчитан на экстремальные нагрузки, обрабатывает свыше 1 миллиарда запросов ежедневно на 150 языках и в 100 странах, используется крупными игроками вроде Sephora, Under Armour и Petco.

Команда ML Recall улучшает ключевые метрики поиска для клиентов, строит прозрачные, воспроизводимые и масштабируемые дата-интенсивные процессы, владеет высоконагруженными сервисами с высокой доступностью и низкой задержкой.

• Строить, развертывать и поддерживать поисковые сервисы, включая веб-сервисы с I/O-нагрузкой, задачи на CPU и GPU, а также дата-сервисы;
• Разрабатывать с использованием AWS CloudFormation, AWS CDK, Jenkins и GitHub Actions;
• Оптимизировать производительность систем, особенно для масштабирования больших моделей машинного обучения;
• Поддерживать и улучшать стек мониторинга, включая Prometheus, Grafana, PagerDuty и AWS CloudWatch;
• Сотрудничать с техническими и нетехническими стейкхолдерами для проектирования и развития функций поиска;
• Вносить вклад в улучшения машинного обучения по всей платформе.

• Отличный коммуникатор с страстью к оптимизации производительности;
• Энтузиазм к созданию масштабируемых платформ машинного обучения и практичных поисковых систем;
• Сильные навыки в Python;
• Опыт проектирования, разработки и поддержки высоконагруженных распределённых сервисов в реальном времени;
• Опыт настройки и улучшения CI/CD-пайплайнов;
• Практический опыт с облачными платформами (предпочтительно AWS) и инфраструктурой как кодом (например, Terraform, CloudFormation);
• Навыки работы с большими данными на всём цикле жизни продукта машинного обучения;
• Опыт разработки серверных веб-сервисов и проектирования API;
• Будет плюсом опыт с Rust или другим низкоуровневым языком, глубокое знание структур данных, алгоритмов и их компромиссов.

• Неограниченные отпуска, минимум 3 недели в год;
• Полностью удалённая работа, выбирайте место жительства;
• Компенсация на домашний офис;
• Ноутбуки Apple для новых сотрудников;
• Бюджет на обучение и развитие, обновляется ежегодно;
• Отпуск по беременности и уходу за ребёнком;
• Работа с умными людьми для роста и влияния;
• Опционы на акции;
• Регулярные командные оффсайты.