MLOps инженер (Пакетное исполнение моделей)

Команда AI-Hub Блока Финансы — это платформенная команда, которая создает и поддерживает инфраструктуру для разработки, хранения и исполнения AI-агентов и ML-моделей. Мы обеспечиваем централизованные сервисы для работы с GigatChat, API для взаимодействия с AI-агентами и современные инструменты разработки, соответствующие требованиям архитектуры и кибербезопасности Сбера.

Обязанности

• CI/CD для ML: Разработка и поддержка конвейеров автоматизации для развертывания ML моделей и AI-агентов (Jenkins → ArgoCD)
• Платформенная разработка: Создание инструментов самообслуживания для вывода моделей в продакшн
• Оркестрация: Настройка и поддержка Helm-чартов, Kubernetes манифестов, service mesh и систем балансировки нагрузки
• Интеграции: Подключение ML-сервисов с корпоративной инфраструктурой (Kafka, базы данных, системы авторизации)
• Автоматизация: Написание скриптов для автоматизации рутинных операций (Groovy, Python)
• Тестирование: Обеспечение работоспособности тестовых стендов и quality gate

Требования

• Опыт с MLOps: Умение выводить как online ML-сервисы (REST API), так и пакетные ML-пайплайны (Hadoop, PySpark)
• Kubernetes & Helm: Глубокое понимание оркестрации контейнеров, deployment стратегий, service mesh
• Контейнеризация: Опыт работы с Docker и практиками containerization
• Базы данных и стриминг: Практический опыт с PostgreSQL, OpenSearch, Redis, Kafka
• Python: Опыт разработки сервисов на Python (FastAPI и др.)
• CI/CD: Опыт работы с Jenkins и/или ArgoCD, понимание pipeline-as-code
• DevOps: Готовность работать с инфраструктурой, кодом и процессами одновременно.

Будет плюсом:

• Опыт работы с векторными базами данных (Chroma, Elasticsearch, аналоги)
• Практика GitOps и управление инфраструктурой через Git
• Опыт разработки microservices architecture для ML-приложений
• Понимание принципов MLOps и LLM Ops
• Опыт работы с Big Data инфраструктурой в корпоративном секторе
• Написание и поддержка технической документации.

Условия

• ​формат работы- офис/гибрид, Вавилова 19
• ежегодный пересмотр зарплаты, годовой бонус
• 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
• гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
• бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров
• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера
• корпоративная пенсионная программа.