Lead Data Engineer / MLOps Engineer

Дата размещения вакансии: 14.10.2025
Работодатель: WILDBERRIES
Уровень зарплаты:
з/п не указана
Город:
Москва
Требуемый опыт работы:
Более 6 лет

Объединённая компания Wildberries и Russ — это международная технологическая компания, образованная в результате слияния двух лидеров рынка — IT-компании Wildberries и оператора наружной рекламы Russ

Мы строим масштабные end-to-end ML решения, развиваем высоконагруженную ML-инфраструктуру с нейросетями и десятками тысяч признаков, векторными, реляционными и in-memory базами данных. Обеспечиваем ежедневный и онлайн инференс ML-моделей по базе свыше 100 миллионов клиентов.

Мы ищем опытного Lead/Senior DE / MLOps инженера в нашу команду.
Если ты готов решать сложные инфраструктурные задачи на стыке Big Data и MLOps, обеспечивать эффективность работы дата пайплайнов и offline ML-сервисов, выстраивать взаимодействие с MLE/backend и командами платформы DWH и DevOps — нам по пути!

Вам предстоит:

  • Проектировать и сопровождать ETL/ELT пайплайны для Feature Store и аналитических витрин (Airflow, Spark, Feast, ClickHouse, S3);

  • Разрабатывать и поддерживать офлайн (batch) сервисы инференса ML-моделей;

  • Архитектурно проектировать хранилище и системы обработки данных с обеспечением масштабируемости и отказоустойчивости;

  • Управлять данными и инфраструктурными ресурсами с соблюдением Data Governance и стандартов naming conventions;

  • Участвовать в построении и поддержке интеграции inference сервисов с клиентскими приложениями и DWH с использованием брокеров Kafka/RabbitMQ;

  • Настраивать мониторинг и алертинг качества моделей, метрик и ресурсов (Airflow, s3, clickhouse);

​​​​​​​Формат работы - гибридный по согласованию с руководителем.

Вы нам подходите, если:

  • Есть опыт работы в Data Engineering/MLOps не менее 5 лет;

  • Уверенно владеете Python, SQL, знаете DWH-концепций;

  • Есть опыт работы с Airflow, Kubeflow, Spark, Kafka, RabbitMQ, ClickHouse, PostgreSQL, Milvus или другими векторными БД;

  • Есть уверенные навыки работы с контейнерами (Docker, Kubernetes), CI/CD, мониторингом (Prometheus, Grafana);

  • Будет плюсом опыт с Feature Store (Feast и т.п.) и API разработкой (REST/gRPC).

Преимущества для сотрудников:

  • Обучение и развитие: языковые клубы, собственный корпоративный университет, программы развития управленческих навыков и многое другое;
  • Благополучие сотрудников: корпоративный пакет ДМС со стоматологией, корпоративный спорт, консультации психолога и дополнительные возможности аккредитованной IT-компании;
  • Множество сообществ: клуб спикеров, футбола, йоги, шахмат и т.д.;
  • Забота о семьях: создаем условия, в которых легко сочетать карьеру и заботу о близких – от гибкого подхода до масштабных проектов для детей сотрудников;
  • Скидки и партнерские программы: на обучение, страхование, покупки и многое другое;
  • Комфортная рабочая среда: бесплатное питание в офисе, современные офисы рядом с метро, корпоративная техника и портал для сотрудников.