Python developer в Платформу модерации

Вместе с масштабным развитием IT-направления мы формируем культуру Trust and Safety, гарантируя непрерывную безопасность и доверие между компанией, её сотрудниками, пользователями и клиентами.

Мы - направление модерации в отделе Trust & Safety, отвечаем за безопасность и модерацию контента и карточек товаров на WB. Ежедневно через наши системы проходят десятки миллионов карточек товаров, мы обрабатываем сотни миллионов решений по более чем 100 различным ML-моделям. В нашем ведении находится 20+ микросервисов с преимущественно асинхронной архитектурой.

Высокие темпы роста бизнеса ставят перед нами задачи кратного масштабирования системы. Это в свою очередь требует увеличения backend команды для решения сложных технических и архитектурных вызовов. Мы создаем единую ML платформу которая закроет потребности многих DS направлений в компании.

Вам предстоит:

• Разрабатывать высоконагруженные backend-сервисы для ML-инференса;

• Проектировать и реализовывать детекторы нового поколения для модерации контента;

• Интегрировать LLM-решения в существующую архитектуру;

• Сотрудничать с DS-командой по техническим вопросам интеграции моделей;

• В рабочее время участвовать в техническом дежурстве для оперативного решения задач DS-команды;

• Оптимизировать производительность и надежность ML-pipeline;

• Участвовать в написании некоторых сервисов на Go (при желании и готовности развиваться в этом направлении).

Вы нам подходите, если:

• Имеете опыт коммерческой разработки на Python от 3-х лет;

• Проявляете проактивность и любопытство - много разных интеграций и технологий;

• У вас есть желание разобраться, как всё работает;

• У вас есть опыт с Docker, умение работать с git;

• У вас есть знание или желание изучить Kafka.

Будет преимуществом:

• Знание Go или сильное желание его изучить (планируем переписывать высоконагруженные сервисы);

• Опыт работы с Nvidia Triton Inference Server. Через него мы инференсим модели;

• Понимание PyTorch/TensorFlow и ML-pipeline для инференса на GPU;

• Знание GitLab CI/CD;

• Понимание принципов SRE и мониторинга высоконагруженных систем;

• Опыт работы с Kubernetes и контейнеризацией.