MLOps Engineer Trust and Safety (удаленная работа)
(вакансия не опубликована)

Вакансия: MLOps Engineer Trust and Safety

Описание вакансии

Wildberries и Russ лидер рынков e-commerce и наружной рекламы в России и странах СНГ.
Ежедневно более 4 тысяч наших IT-специалистов создают цифровую экосистему, состоящую из сотен тысяч продуктов. На сегодня мы создали крупнейшую онлайн-платформу для покупки и продажи товаров в России и странах СНГ.

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 Wildberries. Ежедневно через наши системы проходят десятки миллионов карточек товаров, мы обрабатываем сотни миллионов решений по более чем 100 различным ML-моделям. Модели инферятся через Nvidia Triton Inference Server.

Ищем MLOps инженера так как количество DS-ов растет и их уже 20+ только в модерации. Назрела необходимость реализовать общие удобные автоматизированные процессы для всей команды. У нас есть собственные VM для обучения моделей, на которых DS-ы обучают модели, в компании развернут ClearML для общих пайплайнов обучения, используются векторные БД pgvector.

Планируем расширять команду на все направления отдела Trust & Safety, поэтому нужно строить инфраструктуру с прицелом на масштабирование и стандартизацию процессов.

Наши задачи:
Развивать и автоматизировать ML-пайплайны обучения и деплоя моделей
Продумывание архитектуры GPU kubernetes кластеров
Поддерживать и оптимизировать Nvidia Triton Inference Server для ускорения инференса моделей
Общаться с DS-ами, понимать их потребности и переводить в технические решения
Поддерживать машины для обучения моеделей с развернутыми Portainer и JupyterHub
Масштабировать архитектуру на весь отдел Trust & Safety

Необходимые опыт и навыки:
Знание одного из: ClearML, Kubeflow или аналогичных MLOps платформ
Опыт работы с Nvidia Triton Inference Server
Опыт работы с Kubernetes и контейнеризацией ML-сервисов
Опыт DevOps практик: CI/CD, инфраструктура как код, мониторинг
Понимание Docker и оркестрации контейнеров
Проактивность и желание получить результат
Умение взаимодействовать с DS-командой

Будет плюсом, если у тебя есть:
Опыт работы и развертывания Qdrant
Понимание векторных БД и их оптимизации
Опыт работы c Helm, Ansible

Что мы предлагаем:
Полная удаленка или свободное посещение офисов в Москве и Санкт-Петербурге
IT-ипотека и оформление в аккредитованную IT-компанию
Бесплатное питание в офисах, ДМС со стоматологией (после испытательного срока)
Корпоративное обучение и IT-мероприятия

Наш процесс найма:
30-минутное HR интервью, чтобы рассказать о себе и узнать больше о вакансии
Техническое интервью (лайфкодинг) длительностью 1 час
Интервью MLOps 1,5 часа
Финальное интервью с лидом длительностью 1 час