Команда AI-Hub Блока Финансы создает и поддерживает платформу для разработки, хранения и исполнения ML-моделей и AI-агентов. Мы обеспечиваем централизованные API для взаимодействия с моделями и инструменты разработки, соответствующие требованиям архитектуры и кибербезопасности Сбера.
В связи с развитием направления онлайн обработки данных, мы ищем специалиста, который возьмет на себя развитие инфраструктуры для эффективного исполнения моделей в облачной среде.
- Разработка и поддержка CI/CD пайплайнов для онлайн исполнения ML-моделей (Jenkins, Docker, k8s, Helm)
- Построение инструментов самообслуживания для вывода моделей в продакшн
- Настройка и поддержка Kubernetes манифестов, service mesh и систем балансировки нагрузки
- Интеграция ML-сервисов с корпоративной инфраструктурой: подключение к базам данных, Kafka, системам авторизации и подпискам на данные
- Автоматизация рутинных операций по управлению инфраструктурой и процессами (Groovy, Python)
- Обеспечение работоспособности тестовых стендов и внедрение quality gate для контроля качества моделей
- Глубокий опыт в MLOps: уверенное владение инструментами для онлайн исполнения ML-моделей, опыт вывода online ML-сервисов и online inference моделей (REST API)
- Опыт работы с PostgreSQL, OpenSearch, Kafka
- Опыт работы с Docker, Kubernetes и Helm
- Уверенное владение Python для автоматизации и разработки ETL-процессов
- Опыт работы с Jenkins и/или ArgoCD, понимание концепции pipeline-as-code
- Готовность одновременно работать с инфраструктурой, кодом пайплайнов и процессами (DevOps подход)
Будет плюсом:
- Опыт промышленной разработки сервисов на Python (FastAPI и др.)
- Опыт работы с векторными базами данных (Chroma, Elasticsearch, аналоги)
- Практика GitOps и управление инфраструктурой через Git
- Опыт разработки microservices architecture для ML-приложений
- Навыки написания и поддержки технической документации