менеджер продукта MLOps-платформы

Сбер строит MLOps-платформу для централизованной автоматизации производственного цикла Classic ML. Продукты включают CI/CD-конвейеры для ML, real-time online inference и тяжёлые batch-процессинги, чтобы сокращать Lead Time от обучения модели до промышленной эксплуатации и обеспечивать надёжность и управляемость на уровне всего Банка.

• Разрабатывать и синхронизировать продуктовую стратегию платформы с глобальной стратегией компании по развитию Classic ML функции;
• Исследовать рынок MLOps-решений и внедрять лучшие практики для обеспечения скорости и надёжности доставки моделей;
• Определять метрики успеха платформы;
• Формировать и приоритизировать бэклог с учётом требований DS-команд, технического долга и задач по масштабированию;
• Декомпозировать сложные технические эпики на user stories с критериями приёмки;
• Управлять жизненным циклом версий API, включая стратегию депрекации старых версий;
• Выступать голосом заказчика для внутренних команд Data Science и ML-инженеров;
• Выявлять проблемы в процессах деплоя и мониторинга;
• Управлять ожиданиями бизнес-заказчиков и объяснять технические ограничения, SLA/SLO и стоимость владения моделью в продакшене;
• Сотрудничать с Tech Lead, архитекторами и смежными продуктовыми командами;
• Принимать инкременты и проверять гипотезы через метрики;
• Обеспечивать полную наблюдаемость сервисов на уровне продукта;
• Обеспечивать соблюдение стандартов информационной безопасности и комплаенса на этапе проектирования.

• Опыт управления продуктами в области машинного обучения или высоконагруженной инфраструктуры от 3 лет;
• Понимание архитектуры ML-систем: признаки, модель, инференс;
• Знание Docker, Kubernetes, Helm, Kafka/RabbitMQ;
• Понимание различий между Online-инференсом через gRPC/REST и Batch-инференсом;
• Чёткое понимание принципов CI/CD и GitOps;
• Опыт работы с триггерами пайплайнов и стратегиями деплоя Canary, Blue-Green, Shadow;
• Опыт формализации строгих нефункциональных требований: SLA 99.9%, RTO/RPO, latency < 50ms, throughput > 10k RPS;
• Опыт построения экономичных решений и понимание принципов FinOps;
• Системное мышление и понимание влияния изменений в CI/CD на бизнес-эффекты;
• Умение общаться с инженерами и бизнесом на одном языке;
• Опыт вывода платформенных сервисов от стадии пилота до массового внедрения;
• Опыт работы в матричной структуре крупной компании и умение договариваться со смежными командами без прямых административных рычагов;
• Будет плюсом опыт работы с ML Feature Store, понимание мониторинга моделей в продакшене, опыт работы с Open Policy Agent или аналогичными системами авторизации, сертификация PO/PM при наличии реального технического опыта.

• Современный офис рядом с м. Тульская;
• Возможность выбрать офисный или гибридный график;
• Ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия;
• Корпоративный спортзал и зоны отдыха;
• Более 400 образовательных программ СберУниверситета;
• Расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа;
• Дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ;
• Подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких;
• Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.