Middle+ AI Engineer(MLOps Expert)

Location: Москва Мы строим высоконагруженные production-grade ML-системы для обеспечения банковской безопасности. Наш фокус: антифрод, управление рисками, обнаружение аномалий и оптимизация бизнес-процессов. Внедряем различные решения – от классического ML до state-of-the-art архитектур в DL. Ищем опытного ML/MLOps инженера, который будет работать на стыке Data Science, Backend и DevOps. Главная цель – автоматизировать, масштабировать и контролировать жизненный цикл моделей Обязанности * упаковка моделей в Docker * настройка CI/CD пайплайнов * версионирование данных, моделей и артефактов в MLflow * деплой в Kubernetes * проектирование end-to-end пайплайнов (от сырых логов до сервиса) * сборка данных из SQL/NoSQL баз * проектирование витрин признаков (Feature Engineering) * автоматизация переобучения моделей в Airflow * работа с потоковыми данными в Kafka * настройка мониторинга data drift и model decay * логирование экспериментов (MLflow) * анализ данных и валидация моделей * совместная работа DS/DE/DevOps/Backend по интеграции моделей в микросервисную архитектуру. Требования * опыт работы ML Engineer, MLOps Engineer или DevOps Engineer от 3-х лет (с подтверждённым опытом вывода моделей в прод) * понимание жизненного цикла моделей * уверенное владение Python * знание Linux и сетевых основ * понимание микросервисной архитектуры и работы с очередями (Kafka) * опыт работы с REST API * опыт работы с облачными платформами (AWS, GCP, Azure или Yandex Cloud) * опыт построения CI/CD пайплайнов * опыт работы с Airflow (оркестрация), MLflow (трекинг), Docker/K8s (контейнеризация), Kubernetes * опыт использования систем контроля версий Git/Bitbucket * уверенное владение SQL (сложные джойны, оконные функции, оптимизация запросов) и знакомство с Big Data стеком (Spark, Hadoop) * умение решить любую несложную инфраструктурную задачу, с которой не работал(а) ранее * навыки работы с генеративными AI-моделями; опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом * опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов * инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации Будет плюсом * опыт с LLMs (fine-tuning, RAG, evaluation via RAGAS/DeepEval, vLLM). * опыт работы с Kafka/Spark * опыт с LangChain, LangGraph, function calling * опыт работы с GPU-инфраструктурой и оптимизацией инференса * опыт мониторинга с использованием Prometheus, Grafana, ELK/OpenSearch * опыт использования DVC или других инструментов управления версиями данных. Условия * инновационные, амбициозные проекты и задачи, которые развивают: всегда есть возможность прокачать свои навыки в работе и профессионально расти * среда для обмена знаниями – высокая экспертиза внутри команды; * сплоченная команда, работающая над общими задачами и умеющая хорошо отдыхать * нашу культуру создают сами сотрудники – мы их слышим и помогаем создавать и поддерживать корпоративные комьюнити по интересам * стабильная заработная плата и годовой бонус * полностью офисный формат работы. Современный IT-офис вблизи Москва-Сити в пяти минутах от метро "Кутузовская", с фитнес залом; * более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития * подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких * расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.