Мы ищем сильного бэкенд-разработчика, который будет отвечать за архитектуру и надежность сервисов и пайплайнов обучения ML-моделей

Обязанности

* Разработка системного дизайна сервисов с нуля и выбор оптимальных компонентов (БД, очереди, кэши, векторные хранилища) под конкретные задачи.

* Написание высоконагруженного и отказоустойчивого кода на Python.

* Создание внутренних библиотек и фреймворков для упрощения работы с обучением ML-моделей.

* Разработка пайплайнов для инференса моделей (включая LLM), управление контекстом, работа с API внешних провайдеров и локальных 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 коммерческой разработки на Python от 5 лет (AsyncIO, Многопоточность, FastAPI, Django, Flask или аналоги) из них 1 год в ML

* Глубокое понимание принципов построения распределенных систем, опыт проектирования отказоустойчивых архитектур (микросервисы, event-driven, паттерны работы с отказами)

* 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.

* Проактивность, умение работать в условиях неопределенности, способность самостоятельно находить требования и предлагать решения.

* Будет плюсом опыт работы с векторными базами данных (Qdrant, Milvus, pgvector) и понимание MLOps-практик (MLflow, Clearml, Airflow, Feature Store).

Условия

* крупнейшее DS&AI community — более 600 DS-специалистов банка

* дайджест о самых последних разработках в области DS&AI и отчеты с крупнейших конференций мира

* возможность быть соавтором НИРов и статей для международных конференций

* 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

* вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.