Пресненская набережная 10
Привет! Это команда ML Платформы. Мы отвечаем за стандартизацию процессов MLOps и ModelOps: разрабатываем и поддерживаем сервисы и пакеты для запуска пайплайнов машинного обучения, трекинга экспериментов, хранения и версионирования моделей и датасетов, а также инференса и мониторинга моделей.
Наша команда разрабатывает сервисы для всех дата-сайентистов, адаптирует инструменты ML-инфраструктуры под потребности отдельных команд, занимается кастомными интеграциями и исследованиями.
Ищем инженера, который готов вместе с нами развивать платформенную инфраструктуру и поддерживать высокий уровень инженерной культуры в компании.
Наш стек
- Go с платформенными интеграциями, Kubernetes, GitLab CI, PostgreSQL, Redis, ClickHouse, Kafka, Python для скриптов.
Примеры задач
- Поддержка совместной разработки для нескольких пользователей одновременно в jupyterhub.
- Разработка сервиса по запуску интерактивных контейнеров на GPU.
- Интеграция с платформенными сервисами по выделению общих хранилищ для команд.
Вы будете
- Разрабатывать и развивать сервисы ML-платформы.
- Проектировать микросервисную архитектуру и интегрироваться с платформенными сервисами.
- Участвовать в код-ревью и поддерживать качество кодовой базы.
- Исследовать и внедрять новые инструменты для улучшения ML-инфраструктуры.
Нам важно
- Опыт коммерческой разработки на Go от трех лет, понимание тонкостей языка.
- Опыт работы с Kubernetes, умение дебажить проблемы с помощью kubectl.
- Понимание принципа «at least once».
- Опыт проектирования микросервисной архитектуры.
- Желание строить качественную ML-платформу и развивать её.
Будет плюсом
- Умение читать и дебажить код на Python.
- Опыт работы с JupyterHub.
- Опыт построения дашбордов в Grafana.
- Опыт работы с ML и понимание MLOps-практик.