MLops (ML Inference Engineer)
WILDBERRIESОписание
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: Команда Senior MLE, MLIE, DA и backend-разработчиков с продуктовым мышлением. Решаем задачи кредитного скоринга, роста клиентской базы, ценообразования Стань частью команды! Вам предстоит:- Поддерживать работу ml сервисов (train, batch inference, online inference, llm); Сопровождать ml, ds, genai разработчиков (Airflow/Kubeflow, MLFlow, ClearML, Triton, Langfuse, vLLM, ray, Feast);
- Обеспечивать инфраструктурную базу для ML-моделей и продуктов: поддерживать окружения для обучения и инференса, управлять ресурсами на кластерах с CPU и GPU;
- Развертывать и интегрировать ml сервисы на базе текущей devops инфраструктуры(k8s, prometheus, );
- Управлять ml инструментарием, обеспечивать надежность и доступность;
- Взаимодействовать с data-инженерами для построения FeatureStore.
Формат работы - гибридный/удаленный по договоренности с руководителем.
Вы нам подходите, если:- Опыт работы в DEVOPS не менее 5 лет;
- Знаете Linux, имеете отличное представление о работе kubernetes;
- Имеете опыт работы с инструментами ds, ml, genai инженеров (airflow/kubeflow, mlflow, clearml, triton, langfuse, vLLM) и с SQL-движками для больших данных (Hive, Trino);
- Имеете опыт работы с Grafana и OpenSearch Elasticsearch;
- Имеете опыт мониторинга инфраструктуры и ml сервисов;
- Имеете опыт настройки архитектуры для ML (пайплайны данных, окружения для обучения и инференса, GPU-инфраструктура);
- У вас есть понимание DataLake house архитектуры (Iceberg, DeltaLake, Hudi).
Возможности развития:
- возможность получить опыт работы genai/llm инструментарием
- возможность получить опыт работы в dataengineering (при совместном проектировании feature store)
Наш стек:
Kubernetes; HashiCorp Vault; GitLab; Prometheus/Grafana; Ansible / Terraform / Helm; Apache Airflow, Spark, Jupyter, S3 Minio; Hive, Trino, ClearML; Kafka.
Преимущества для сотрудников
- Обучение и развитие: языковые клубы, собственный корпоративный университет, программы развития управленческих навыков и многое другое;
- Благополучие сотрудников: корпоративный пакет ДМС со стоматологией, корпоративный спорт, консультации психолога и дополнительные возможности аккредитованной IT-компании;
- Множество сообществ: клуб спикеров, футбола, йоги, шахмат и т.д.;
- Забота о семьях: создаем условия, в которых легко сочетать карьеру и заботу о близких от гибкого подхода до масштабных проектов для детей сотрудников;
- Скидки и партнерские программы: на обучение, страхование, покупки и многое другое;
- Комфортная рабочая среда: бесплатное питание в офисе, современные офисы рядом с метро, корпоративная техника и портал для сотрудников.
8 часов назад
Источник: hh.ru
Обращаем Ваше внимание, что вакансия взята с внешнего источника hh.ru. Администрация сайта не несет ответственность за ее содержание.
Рекомендуемые вакансии
... надёжность глубокое понимание современных архитектур ML/LLM и интуитивное чувство, как ... данных и метрик. практика эксплуатации ML систем в продакшене: A/B ...
24.12.2025
от
200 000 руб.
... ищет хорошего специалиста на вакансию ML Data engineer (LLM Gigachat) . Москва ( ... Data генерация кодовых/технических данных MLOps хостинг и использование opensource ... обучения моделей на технических задачах MLOps: - развертывать и поддерживать инфраструктуру ...
27.12.2025
... из команд за счет опытного ML Engineer. Обязанности Вывод AI-продуктов в ... более года работы ML инженером с опытом MLOps / DevOps для ML, из них ... ETL-to-inference). Построение масштабируемых пайплайнов: CI/CD для ML (Jenkins / GitHub ...
25.12.2025