О проекте:
Работаем на стыке науки и практики, внедряем реальные инновации в DL, а не занимаемся рутиной. Мы запускаем продукт по видео- и аудио-аналитике. Наш продукт с амбициозными перспективами, планируем его развивать и внедрять во множество платформ, начиная от веб-сервиса и заканчивая анализом ВКС и клиентским сервисом.
Мы ждем опытного MLOps, который возглавит направление, будет писать обертку DL-моделей в микросервис для передачи его на девопс, сумеет принять ресерческий код инференса DL-модели от исследователей ДСов и упаковать его в докер. У нас ты сможешь прокачаться в навыках MLOps до крутого специалиста, построить свой паплайн от кода до контейнера с ИИшкой внутри, получить опыт лидирования MLOps.
Обязанности
- разработка RESTfull API микросервиса для DL-модели и упаковка всего в докер-контейнер
- оптимизация и ускорения работы алгоритма инференса
- написание логирования инференса моделей и обертка кода всеми необходимыми тестами
- передача контейнера девопсам и оказанием им поддержки в развертывании CI/CD девопса.
Требования
- имеешь опыт работы MLOps от 3 лет
- свободно владеешь Python и работал с ML (ML-библиотеки, фреймворки)
- разрабатывал и развертывал RESTfull API для ML-моделей с использованием FastAPI или современным аналогом
- знаком с PyTorch и уже имеешь практический опыт развертывания нейронных сетей в Production-среде
- писал юнит-тесты, интеграционое тестирование и логирование инференса моделей, например, с Grafana и Prometheus.
Ты имеешь дополнительные плюсы и точно справишься с задачами, если:
- разбираешься в оптимизации инференса моделей, асинхронных методах, ONNX и подобном
- параллелил инференс моделей на несколько GPU, знаешь чем отличается DataParallel от Distributed DataParallel
- можешь не только упаковать микросервис в Docker, а еще делал поды в Kubernetes или запускал несколько контейнеров с Docker-Compose
- уже организовывал хранение данных и артефактов в БД в рамках ИИ-проектов.
Тебе будет комфортно работать, если ты:
- умеешь быть снисходительным наставником в повышении уровня программирования у ДСов и ДЕ
- готов рефакторить исследовательский код, при этом наши ДСы и ДЕ действительно хотят развиваться и будут тебя слушать
- хочешь сам начать выстраивать процессы MLOps в продукте. Непосредственно CI/CD DevOps у других сотрудников, но они буду рады делиться опытом.
Условия
- комфортный современный офис БЦ Оружейный
- гибридный формат работы после испытательного срока
- 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 и корпоративная пенсионная программа
- ипотека выгоднее до 7% для каждого сотрудника
- бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров
- вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.
