Senior ML Backend/MLOps Engineer (Лояльность)

Локация: Москва, офисный формат работы на месте работодателя; офис рядом с м. Кутузовская

Компания

Управление развития искусственного интеллекта блока «Развитие клиентского опыта B2C» СБЕРА создает ML-решения для десятков миллионов клиентов и развивает эксперименты в полноценные ML-продукты.

Что делать

• Проектировать и развивать end-to-end пайплайны ML-решений в программе лояльности: от поставки данных и обучения до A/B-тестирования и вывода моделей в production.
• Декомпозировать и рефакторить полу-ручные MVP в высоконагруженные отказоустойчивые микросервисы на Python.
• Тестировать и оптимизировать PySpark ETL/ELT-пайплайны, профилировать узкие места, настраивать job’ы, партиционирование и форматы хранения данных.
• Разрабатывать внутренние Python-библиотеки и стандарты для переиспользования кода командами Data Science.

Требования

• От 3 лет разработки на Python, включая 2–3 года в роли MLOps Engineer, Data Engineer или Backend-разработчика в ML-платформах.
• Опыт работы, тестирования и оптимизации PySpark-пайплайнов, Apache Airflow или аналогов, Kafka, Docker/Kubernetes, S3/HDFS.
• Понимание архитектуры ML-решений, микросервисов, асинхронности и паттернов проектирования.
• Понимание полного жизненного цикла ML-модели: подготовка данных, feature engineering и мониторинг в production с MLflow, Prometheus/Grafana или аналогами.

Хорошо, если есть

• Автоматизация CI/CD полного ML-цикла — обучения, валидации и развертывания моделей — с GitLab CI или Jenkins.
• Знание PySpark на уровне администратора или архитектора: настройка кластеров, Dynamic Allocation, executors, partitions, управление памятью и тюнинг shuffle.
• Опыт работы с Feature Store, MLflow и ClickHouse.

Культура и преимущества

• Офисный формат работы в современном офисе.
• Ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия.
• Корпоративный спортзал, зоны отдыха и более 400 образовательных программ СберУниверситета.
• Программа адаптации и помощь руководителя на старте.
• Расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа.
• Льготные финансовые условия, подписка Прайм и вознаграждение за рекомендации.