Senior/Lead MLOps в центр робототехники

Описание

Мы команда Центра Робототехники Сбера. Прямо сейчас мы стоим на пороге нового и увлекательного проекта, который объединяет в себе мобильную и манипуляционную робототехнику. Наша цель достаточно амбициозна - создать универсальный мозг для робота, программный стек, который сможет работать с различными подвижными платформами и манипуляторами. При этом робот будет воспринимать команды от человека, сформулированные на естественном языке. Мы ищем единомышленников, которые разделяют нашу страсть к робототехнике и обладают навыками разработки северного программного обеспечения для различных задач Активно расширяем все команды, и в частности - команду MLOps, занимающуюся построением ML-платформы всей компании. Ищем парочку Middle/Senior MLOps-инженеров, которые будут играть важную роль в модернизации нашей ML-инфраструктуры и создании процессов разработки моделей.

Обязанности

\- Создание/Внедрение MLOps-практик (стенды, процессы, DevOps) для исследований в направлениях: среды разработки, тестирования, инференса и мониторинга моделей в различных режимах работы (Batch, Streaming) и использования ресурсов (CPU, GPU) \- Настройка инструментов отслеживания жизненного цикла моделей (ClearML, MLFlow, DVC и т.п.) \- Помощь команде Исследователям в выводе моделей в прод

Требования

\- Опыт работы в качестве DevOps/MLOps/MLE от года. \- Знать Язык программирования Python, Go, Bash  \- Опыт выстраивания CI/CD, DAG-пайплайнов для разработки и тестирования инференса моделей \- Понимание принципов организации распределённых информационных систем и баз данных Будет плюсом: \- Опыт развёртывания и использования MLOps-инструментов (MLflow, ClearML, DVC и т.п.) \- Опыт работы с k8s, умение разрабатывать и поддерживать сервисы в этой среде \- Опыт работы с KuberFlow, умение разрабатывать и поддерживать модели в этой среде \- Опыт работы с Feature Store и обеспечения ежедневной работы потоков данных \- Развитие LLMOps-практик (эффективный инференс LLM для ChatGPT-like решений) \- Теоретические и практические знания векторных баз данных (Qdrant, Milvus и т.п.) \- Опыт разработки REST-сервисов \- Опыт разработки gRPC-сервисов \- Опыт работы с KServe \- Опыт работы с Nvidia Triton \- Опыт работы с TensorRT/TensorRT-LLM \- Опыт отладки Spark-джоб \- Умение разбираться в ML-алгоритмах (бустинги, сетки, LLM, распределённые вычисления)

Условия

* Дружный и высококвалифицированный коллектив * Уникальные масштабные проекты, работа в приоритетном направлении * Достойная заработная плата (оклад + годовая премия) * Современные рабочие места и программное обеспечение * ДМС, корпоративная пенсионная программа, страхование от несчастных случаев, социальные гарантии, корпоративные мероприятия * Высокий уровень корпоративной культуры * Работа в офисе (г. Москва), возможность гибридного графика.