Solution Architect

Описание

Наша команда отвечает за AI - инициативы бизнеса в сфере глобальных рынков. Мы предоставляем корпоративным и розничным клиентам широкий спектр продуктов и услуг на финансовых рынках: торговые операции с ценными бумагами, деривативами, конверсионные операции на валютном рынке. Наша команда решает широкий спектр Data Science задач с применением ML/DL алгоритмов и инструментов: от бустинга и ансамблей моделей до больших языковых моделей (LLM). Мы помогаем бизнесу увеличивать доходность за счет моделей машинного обучения, для чего развиваем аналитическую Data - платформу и наполняем данными о наших продуктах, клиентах и внешних событиях. Еще год назад нашей целью было разрабатывать и выводить в продакшн ML – модели. Сейчас наши модели становятся AI-агентами, интегрируются с множеством АС и становятся самостоятельными приложениями. Мы ищем талантливого Solution Architect / MLOps Engineer для проектирования и разработки интеграционных решений, управления сложностью наших процессов и ИТ-экосистемы.

Обязанности

* совместно с Data Scientist и Product Owner наших команд выявление требований в архитектурных / интеграционных решениях для разрабатываемых приложений * декомпозиция и документирование требований * совместно с корпоративными архитекторами, экспертами кибербезопасности и командой сопровождения выбор технических компонент и проектирование интеграционных решений * разработка интеграционных решений и шаблонов кода для масштабирования и стандартизации процесса разработки и вывода в продакшн * проектирование и развитие концептуальной архитектуры пространства и инфраструктуры наших приложений.

Требования

* опыт промышленной разработки на Python  * опыт работы с ETL * опыт работы с популярными РСУБД (Greenplum, Teradata, Oracle, PostgreSQL) * опыт интеграции продуктов экосистемы Hadoop (HDFS, Hive, Spark) * опыт синхронной, асинхроной интеграции сервисов и брокеров сообщений (Kafka, RabbitMQ) * опыт проектирования CI/CD решений на базе Jenkins и Bitbucket/Git * опыт с технологиями виртуализации и контейнеризации * опыт проектирования и разработки микросервисной архитектуры. Будет плюсом: * понимание принципов создания моделей машинного обучения и/или прохождение курсов по машинному обучению и/или опыт внедрения моделей * опыт с экосистемой Telegram и разработка ботов * широкий кругозор по возможностям современных системных компонентов * опыт самостоятельной разработки прототипов и proof-of-concept решений.

Условия

* комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская * фултайм офис, гибкое начало дня * корпоративный спортзал и зоны отдыха * более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития * 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.