Контакты работодателя

Никогда не переводите работодателю деньги. Если вы столкнулись с мошенничеством или ошибкой — пожалуйста, сообщите в поддержку vseti.app

вернуться в ленту

Вакансия опубликована

1

November

2024

Intern

MLOps Engineer

Москва, офис

З/П не указана

Intern

Москва, офис

З/П не указана

Мы - динамично растущая команда экспертов в области построения рекомендательных систем.

Наша главная цель - построить современную, масштабируемую платформу, которая будет постоянно предвосхищать и превосходить ожидания пользователей, предоставляя им персонализированные рекомендации на всем клиентском пути.

Наша платформа будет обслуживать широкий круг потребителей и строить персональные рекомендации во всех сферах бизнеса, таких как музыка (Звук), фильмы (ОККО), онлайн торговля (СберМаркет, СберМегаМаркет), медицина (еАптека) и многих других.

Если ты мечтаешь поучаствовать в создании такой рекомендательной системы, то тебе к нам!

Интеллектуальное ядро такой системы - это алгоритмы машинного обучения, которые анализируют по-настоящему большие данные, и в реальном времени рассчитывают предпочтения миллионов конечных пользователей. Работая в нашей команде, ты будешь участвовать в исследовании, разработке, тестировании и внедрении самых передовых алгоритмов классического и глубокого обучения в части рекомендаций. Ты получишь опыт внедрения таких алгоритмов в реальной индустриальной экосистеме, начиненной большими данными и работающей с высокими нагрузками при их обработке.


Обязанности

— разработка собственного SDK для работы c платформой

— поддержка и развитие ML инфраструктуры (Spark, Airflow, Mlflow и пр.)

— разработка инфраструктуры для разворачивания пайплайнов (Feature/Meta Store, Model Store, Vector DB и т.д.)

— разработка высоконагруженных online-сервисов

— поддержка и развитие системы мониторинга.


Наш стек:
PyTorch, PySpark, RecBole, Airflow, MLflow, Seldon core, FastAPI, Redis, Kafka, Docker, Kubernetes, Jira, Confluence, Git и т.д.

Требования

— мотивация учиться и развиваться в области рекомендательных систем

— базовое знание Python

— понимание ML пайплайнов и вывод их в производство

— опыт использования Airflow (или другого industry-standard оркестраторов пайплайнов, т.к. Luigi, Dagster и т.д.)

— опыт работы с MLFlow (или другими аналогичными инструментам).

Условия

— крупнейшее DS&AI community — более 600 DS-специалистов банка

— дайджест о самых последних разработках в области DS&AI и отчеты с крупнейших конференций мира

— стабильный доход и социальная поддержка сотрудников

— расширенный ДМС с первого дня работы для сотрудников и льготная медицинская страховка для близких

— бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров

— мощное железо, дополнительные мониторы и всё, что нужно для продуктивной работы

— работу по Agile с лучшими из IT индустрии: 2000 продуктовых команд и возможность внутреннего перемещения

— удаленный формат работы.

Важно: pедакция vseti.app не несет ответственности за любую информацию в этой публикации, в т. ч. текстовое описание и графические изображения, предоставленные нам авторами вакансии, публичными источниками сети интернет и другими пользователями интернета. Если вы нашли ошибку, пожалуйста, сообщите нам об этом help@vseti.app или в телеграм

СБЕР

Крупнейшая цифровая платформа. Технобренд, объединяющий лучшие мировые практики и самый современный стек

Подробнее о компании
Посмотреть контакты

Стать заметнее для работодателей → здесь

Откликнуться

Никогда не переводите работодателю деньги. Если вы столкнулись с мошенничеством или ошибкой — пожалуйста, сообщите в поддержку vseti.app

больше вакансий

Ежедневные подборки
вакансий в Telegram 😸