Яндекс — одна из немногих компаний в мире, оперирующих экcабайтами данных, которые нужно уметь эффективно хранить, обрабатывать и передавать между различными системами.

Для решения этих задач мы создали и развиваем распределённую платформу хранения и обработки данных YTsaurus.

Мы развиваем ML-платформу Яндекса на базе YTsaurus — инфраструктуру, на которой работают десятки команд машинного обучения и обучаются модели для ключевых продуктов компании. Пользователями платформы являются большинство ML-разработчиков Яндекса — сотни команд, которые обучают модели для Алисы, Нейро, Шедеврума.

Платформа покрывает полный жизненный цикл ML-разработки — от подготовки датасетов и обучения моделей на больших GPU-кластерах до продакшен-инференса и эксплуатации моделей.

Ключевые компоненты платформы

- Managed DevCluster для удалённой разработки и тестовых запусков задач на GPU

- Инструмент простого с точки зрения UX и эффективного запуска процессов обучения на гигантском кластере YTsaurus с тысячами GPU

- Оркестратор, который позволит описывать графы подготовки данных на Python и SQL

- Решение для трекинга ML-экспериментов (по смыслу похожее на Weights & Biases)

- MLOps-система для управления жизненным циклом моделей

Ищем Technical Product Manager, который будет помогать нам развивать платформу: формировать продуктовую стратегию, понимать потребности ML-инженеров и вместе с командами разработки создавать инструменты для эффективной работы ML-инженера.

Какие задачи вас ждут

Развитие продукта

Формировать продуктовую стратегию и roadmap ML-платформы. Определять ключевые направления развития инфраструктуры для ML-разработки. Развивать платформу, покрывающую полный ML lifecycle, включая подготовку и хранение датасетов, обучение моделей, управление экспериментами, запуск inference, эксплуатацию моделей.

Работа с пользователями

Глубоко погружаться в задачи ML-команд Яндекса. Выявлять узкие места в инфраструктуре ML-разработки. Формировать требования к новым инструментам и сервисам платформы.

Формирование решений

Участвовать в проектировании ключевых компонентов ML-платформы. Переводить потребности пользователей в конкретные продуктовые решения. Приоритизировать развитие платформы на основе продуктовых метрик и обратной связи.

Работа с командами

Координировать несколько инженерных команд. Помогать командам поставлять сложные инфраструктурные фичи. Следить за тем, чтобы развитие платформы соответствовало продуктовой стратегии.

Больше о создании продуктов в Яндексе — в канале Yandex for Products

Мы ждём, что вы

- Работали с машинным обучением (обязательное требование)

- Понимаете полный жизненный цикл ML-разработки

- Запускали и развивали продукты (product management)

- Умеете формировать roadmap и приоритизировать развитие продукта

- Имеете сильную техническую базу и разбираетесь в ML-инфраструктуре, распределённых системах, GPU-обучении моделей

- Умеете работать на стыке ML-инженерии, инфраструктурных команд и продукта

Будет плюсом, если вы

- Работали с ML-платформами или MLOps-инфраструктурой

- Имели дело с большими распределёнными вычислительными системами

- Строили developer platform или internal tools

Узнать больше

-

YTsaurus

-

Офисы в Москве

-

Советы для менеджеров