MLOps Engineer (ML Platform)

Мы развиваем внутреннюю ML-платформу для команд Data Science и ML. Платформа обеспечивает полный цикл работы с ML: от интерактивных окружений для исследований до обучения моделей на GPU, версионирования данных и моделей, оркестрации пайплайнов. Ищем MLOps-инженера, который поможет развивать инфраструктуру, автоматизировать процессы и делать платформу надёжной, масштабируемой и удобной для пользователей. Наш стек

• ОС и контейнеры: Linux, Docker, Kubernetes, Helm

• IaC и автоматизация: Terraform, Ansible

• CI/CD: GitLab, GitLab CI/CD, Registry

• Мониторинг и логи: Grafana, Prometheus, VictoriaMetrics, Kibana

• Языки: Python

• ML-инструменты: JupyterHub, YTsaurus, Slurm, Airflow, MLflow, LakeFS

• GPU: NVIDIA GPU, MIG

• Сеть: TCP/IP, DNS, ingress, балансировка, сетевые политики.

• развивать и поддерживать ML-платформу: окружения для обучения и экспериментов

• разворачивать и сопровождать сервисы в Kubernetes: Helm, Docker, ingress, сетевые политики, балансировка

• автоматизировать инфраструктуру с помощью Terraform, Ansible, Helm

• строить и поддерживать CI/CD-процессы в GitLab: сборка, тестирование, публикация образов в Registry, деплой

• управлять GPU-ресурсами: NVIDIA GPU, MIG, планирование, изоляция, мониторинг загрузки

• интегрировать и поддерживать инструменты ML-платформы: JupyterHub, YTsaurus, Slurm, Airflow, MLflow, LakeFS

• обеспечивать observability: Grafana, Prometheus, VictoriaMetrics, Kibana

• работать с сетью: DNS, TCP/IP, маршрутизация, балансировка, firewall, service discovery

• писать автоматизацию и внутренние сервисы на Python

• обеспечивать отказоустойчивость, безопасность, масштабирование и предсказуемость платформы

• консультировать команды DS/ML по использованию платформы и лучшим практикам.

• уверенное знание Linux и сетей

• коммерческий опыт эксплуатации Kubernetes в production

• опыт работы с Docker, Helm, Terraform, Ansible

• опыт построения CI/CD в GitLab, включая Registry

• понимание принципов мониторинга и логирования: Prometheus, VictoriaMetrics, Grafana, Kibana

• уверенный Python для автоматизации и написания внутренних сервисов

• опыт работы с GPU-ресурсами: NVIDIA GPU, MIG, планирование и мониторинг

• понимание жизненного цикла ML-моделей и задач MLOps

• опыт интеграции или поддержки инструментов из ML-стека: JupyterHub, YTsaurus, Slurm, Airflow, MLflow, LakeFS.

• 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.