MLOps - инженер в Центр Робототехники Сбера

Мы команда робототехники Центра Робототехники Сбера. Прямо сейчас мы стоим на пороге нового и увлекательного проекта, который объединяет в себе мобильную и манипуляционную робототехнику.

Наша цель достаточно амбициозна - создать универсальный мозг для робота, программный стек, который сможет работать с различными подвижными платформами и манипуляторами. При этом робот будет воспринимать команды от человека, сформулированные на естественном языке.

Мы ищем единомышленников, которые разделяют нашу страсть к робототехнике и обладают навыками разработки северного программного обеспечения для различных задач.

Обязанности

• Создание/Внедрение MLOps-практик (стенды, процессы, DevOps) для исследований в направлениях RL, LLM/VLM: среды разработки, тестирования, инференса и мониторинга моделей в различных режимах работы (Batch, Streaming) и использования ресурсов (CPU, GPU)
• Настройка инструментов отслеживания жизненного цикла моделей (ClearML, MLFlow, DVC и т.п.)
• Развитие LLMOps-практик (эффективный инференс LLM для ChatGPT-like решений)
• Помощь команде Исследователям в выводе моделей в прод

Требования

• Опыт работы в качестве DevOps/MLOps/MLE
• Знать Язык программирования Python, Go, Bash
• Опыт выстраивания CI/CD, DAG-пайплайнов для разработки-тестирования-инференса моделей
• Знание принципов организации распределённых информационных систем и баз данных

Будет плюсом:

• Опыт развёртывания и использования MLOps-инструментов (MLflow, ClearML, DVC и т.п.)
• Опыт работы с k8s, умение разрабатывать и поддерживать сервисы в этой среде
• Опыт работы с KuberFlow, умение разрабатывать и поддерживать модели в этой среде
• Опыт работы с Feature Store и обеспечения ежедневной работы потоков данных
• Теоретические и практические знания векторных баз данных (Qdrant, Milvus и т.п.)
• Опыт разработки REST-сервисов
• Опыт разработки gRPC-сервисов
• Опыт работы с KServe
• Опыт работы с Nvidia Triton
• Опыт работы с TensorRT/TensorRT-LLM
• Опыт отладки Spark-джоб, умение разбираться в ML-алгоритмах (бустинги, сетки, LLM, распределённые вычисления)

Условия

• Дружный и высококвалифицированный коллектив;
• Уникальные масштабные проекты, работа в приоритетном направлении;
• Достойная заработная плата (оклад + годовая премия);
• Современные рабочие места и программное обеспечение;
• ДМС, корпоративная пенсионная программа, страхование от несчастных случаев, социальные гарантии, корпоративные мероприятия;
• Высокий уровень корпоративной культуры;
• Работа в офисе (г. Москва), возможность гибридного графика