Middle+ AI Engineer(MLOps Expert)

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.

• 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.

• DS-бэкграунд: опыт работы DS/DE от 3-х лет (с подтверждённым опытом вывода моделей в прод); понимание математики классического ML и архитектуры нейросетей (PyTorch/TF); мультидоменная экспертиза: минимум в 2 доменах (CV, NLP/LLM, TS, RL, RS, Audio)
• инженерная база: уверенный Python (чистый код, знание numpy/pandas/scikit-learn); понимание микросервисной архитектуры и работы с очередями (Kafka)
• MLOps-инструментарий: опыт работы с Airflow (оркестрация), MLflow (трекинг), Docker/K8s (контейнеризация), опыт использования систем контроля версий Git/Bitbucket
• Data & Infra: 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).
• глубокая экспертиза в узком домене из списка
• опыт работы с Kafka/Spark
• уверенный опыт с LangChain, LangGraph, function calling
• законченный ШАД / OZON Masters / AI Masters.

• 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
• расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.