MLOps\ML inference engineer

Мы разрабатываем автономные агентные решения на основе больших языковых моделей (LLM) для высоконагруженных систем оценки нефинансовых рисков. Наша миссия — обеспечить мгновенную, надёжную и безопасную работу ИИ-агентов в продакшене без участия человека.

Центральный вызов — минимизировать latency и задержки в инференсе, сохраняя при этом масштабируемость, устойчивость и безопасность архитектуры.

Обязанности

• Проектировать, развивать и оптимизировать высокопроизводительный стек инференса для LLM и других моделей (низкая задержка, высокая пропускная способность)
• внедрять современные методы и архитектуры (vLLM, TensorRT-LLM, FlashAttention и др.), снижающие latency и повышающие эффективность использования GPU
• создавать инструменты наблюдаемости, позволяющие выявлять узкие места, источники нестабильности и избыточного потребления ресурсов
• участвовать в проектировании и эволюции агентных архитектур: оркестрация, память, безопасные guardrails, оценка качества
• проводить технические исследования (R&D), быстро прототипировать, измерять и масштабировать решения в продакшен.
• влиять на инженерную культуру: участвовать в дизайн-сессиях, код-ревью, менторстве, формировании best practices.

Требования

• Опыт в промышленной backend-разработке на Python (или близком стеке), с фокусом на производительность и надёжность
• глубокое понимание современных архитектур ML/LLM и интуитивное чувство, как их оптимизировать именно для инференса
• уверенный опыт работы с PyTorch, NVIDIA GPU и стеком оптимизации: CUDA, NCCL, TensorRT, cuBLAS, и т.п
• знакомство с технологиями HPC (InfiniBand, NVLink, RDMA) — приветствуется.
• опыт проектирования распределённых, высоконагруженных систем с продуманной observability (логи, метрики, трассировка)
• привычка всё измерять, принимать решения на основе данных и метрик.
• практика эксплуатации ML систем в продакшене: A/B-тесты, офлайн/онлайн-оценка, мониторинг деградации качества
• способность быстро осваивать новые концепции (агенты, RAG, инструментализация, безопасность) и доводить их до рабочего состояния.

Условия

• комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
• гибридный формат работы
• ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия
• корпоративный спортзал и зоны отдыха
• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
• расширенный ДМС, льготное страхование для семьи
• 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.