Senior ML Platform Engineer

Location: Москва Мы ищем сильного бэкенд-разработчика со знаниями Data-инженерии, который будет отвечать за архитектуру и надежность пайплайнов обучения ML-моделей и организацию/подготовку системы работы с источниками данных. Обязанности * разработка системного дизайна пайплайнов обучения ML-моделей с нуля. Выбор оптимальных компонентов (БД, очереди, кэши, векторные хранилища) под конкретные задачи * написание высоконагруженного и отказоустойчивого кода на Python. Создание внутренних библиотек, фреймворков и сервисов для упрощения работы с хранилищами наборов данных для обучения ML-моделей * траблшутинг сложных проблем на стыке инфраструктуры и ML. Настройка мониторинга, логирования и алертинга для сервисов * самостоятельный сбор и анализ требований от стейкхолдеров, превращение бизнес-задач в технические решения * проведение code review, помощь команде в вопросах архитектуры и лучших практик Python. Требования * опыт в Backend: 4+ лет коммерческой разработки на Python (AsyncIO, Многопоточность, FastAPI, Django, Flask или аналоги) * опыт работы с данными: LakeKeeper, LakeFS, Spark, Trino, S3, Iceberg + опыт создания или работы над Feature Store или DataLake хранилища * системный дизайн: Глубокое понимание принципов построения распределенных систем, опыт проектирования отказоустойчивых архитектур (микросервисы, event-driven) * знание Python: Понимание GIL, async/await, работа с памятью, умение писать чистый, тестируемый и переиспользуемый код (библиотеки) * понимание того, как работают ML-модели и LLM (эмбеддинги, RAG, fine-tuning, контекстное окно). Умение выбрать подходящий инструмент (LangChain, vLLM и т.д.) * опыт работы с Docker, Kubernetes, CI/CD. Понимание принципов мониторинга (Prometheus, Grafana, Sentry) и умение диагностировать проблемы в проде * Soft Skills: Проактивность, умение работать в условиях неопределенности, способность самостоятельно находить требования и предлагать решения. Условия * возможность выбрать удобный формат работы: гибрид или офис * ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия * 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 * ипотека выгоднее до 7% для каждого сотрудника * бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.