Senior MLOps Engineer

Описание

Мы разрабатываем мультиагентную систему для автономного мониторинга ИИ-агентов в проде. Наша цель-повысить скорость, точность и надежность процессов оценки рисков ИИ-решений, что напрямую влияет на эффективность работы Банка. Система будет осуществлять автономный мониторинг ИИ-агентов в реальном времени с использованием передовых подходов к обнаружению аномалий.

Обязанности

Разработка ИИ-агентов * проектирование и реализация мультиагентной системы обнаружения аномалий * создание агентов для автоматизации сквозного автономного мониторинга ИИ-агентов * разработка ML моделей для детекции аномалий * внедрение reinforcement learning для самообучающейся системы мониторинга. Инженерия данных * построение ETL/ELT пайплайнов для обработки трассировок AI-агентов * реализация stream processing для анализа данных в реальном времени * работа с трейсами ИИ-агентов (Arize Phoenix, OpenAI и др.) DevOps и инфраструктура * развертывание и поддержка production-инфраструктуры для мультиагентной системы * настройка CI/CD пайплайнов для ML систем мониторинга * автоматизация развертывания и масштабирования агентов с помощью Kubernetes * реализация Infrastructure as Code для воспроизводимости окружения * мониторинг и обеспечение надежности работы системы 24/7. Интеграция и коллаборация * тесное кросс-функциональное взаимодействие с другими командами для внедрения агентов в прод среду * интеграция с существующими MLOps-инструментами.

Требования

* продвинутый Python: опыт написания чистого, модульного кода, знание принципов PEP-8, SOLID и т.п.. * практический опыт с LLM: fine-tuning, RAG, prompt engineering * опыт разработки AI-агентов: понимание multi-agent систем (AutoGen, CrewAI и т.п.), reinforcement learning * знание инструментов для работы с LLM (LangChain, LangFuse, LangSmith, Hugging Face и т.п.) * знание подходов GitOps для управления ML инфраструктурой * опыт интеграции с MLOps-инструментами (MLflow, Airflow). Желательно: * опыт работы с трейсами ИИ-агентов (Arize Phoenix, OpenAI и др.) * опыт работы с stream processing (Kafka, Flink) * знание observability стека (OpenTelemetry, Prometheus, Grafana) * знание ML-стэка: PyTorch, Lightning, Transformers, Diffusers и т.п.

Условия

* комфортный современный офис рядом с м.Кутузовская * гибридный формат работы * годовая премия * корпоративный спортзал и зоны отдыха * более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития * регулярные митапы и развитое DS-community * расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа * гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ * бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.