Middle/Senior ML Engineer в Балансировку спроса-предложения

Местоположение и тип занятости

МоскваПолный рабочий деньМожно удаленно

Компания

Международный интернет-магазин одежды, обуви и товаров для дома

Описание вакансии

О компании и команде

Wildberries – это крупнейший маркетплейс России с миллионами пользователей и миллиардами оборота, работающий на рынке уже 20 лет.

Наша компания стабильно развивается и работает в усиленном режиме: использует современный стек и новейшие технологии, разрабатывает множество новых hi-tech продуктов.

Сейчас мы ищем MLOps/MLE инженеров в техническую команду, которая занимается разработкой, оптимизацией и поддержкой наших моделей.

Ожидания от кандидата

  • Python (3+ лет), уверенное владение Spark;
  • Опыт с ML-оркестрацией (Airflow, Kubeflow, MLflow, ClearML);
  • Опыт работы с Docker, Kubernetes;
  • Навыки работы с ClickHouse, PostgreSQL, Redis;
  • Понимание CI/CD для ML;
  • Опыт настройки мониторинга и логирования (Grafana, OpenSearch);
  • Опыт работы с ClearML (трекинг экспериментов) и высоконагруженными системами будет плюсом;
  • Опыт с оптимизацией ML-инфраструктуры и распределенной обработки данных будет плюсом.

Что нужно делать

  • Продуктивизировать ML-модели и автоматизировать их жизненный цикл;
  • Разрабатывать и оптимизировать ML-пайплайны на Python + Spark;
  • Настраивать и поддерживать MLOps-инфраструктуру;
  • Разворачивать сервисы в Kubernetes (K8s);
  • Использовать Airflow для оркестрации ETL/ML-пайплайнов;
  • Настраивать и поддерживать CI/CD для ML;
  • Работать с Kafka для потоковой обработки данных;
  • Настраивать мониторинг и алертинг (Grafana, OpenSearch).

Условия работы

  • Интересные задачи, и исследовательские, и прикладные, возможность переключаться между ними и видеть улучшения от них в production;
  • Большие данные, сотни миллионов товаров, миллиарды действий пользователей в день, ресурсы и инфраструктуру, необходимые для работы с ними;
  • Инфраструктура: Мощные GPU-кластеры, петабайты данных;
  • Развитие: Конференции, курсы, внутренние митапы;
  • Гибридный или удаленный формат работы с гибким началом рабочего дня;
  • Бесплатное питание в наших офисах;
  • Скидки на фитнес и образовательные программы.