Middle ML Ops / Recsys
О компании
Компания Wildberries является международным технологическим лидером, который возник в результате объединения IT-компании Wildberries и оператора наружной рекламы Russ. Эта структура занимает значимые позиции на рынке, предоставляя пользователям удобные сервисы и технологии.
В отделе Рекомендаций компании трудится большая команда специалистов в области Data Science и машинного обучения, разрабатывающих инновационные алгоритмы. Рекомендации от этой команды влияют на более трети всех покупок на платформе, что подчеркивает важность их работы.
Ключевые факты:
- Объединение Wildberries и Russ
- Лидирующие позиции на рынке
- Влияние рекомендаций на трети всех покупок
- Команда MLOps в отделе Рекомендаций
О вакансии
В команде MLOps мы занимаемся построением и поддержанием ML инфраструктуры, которая обеспечивает комфортную среду для разработки и внедрения инструментов для Data Science и машинного обучения. Наша работа фокусируется на создании сервисов и пайплайнов, что позволяет команде быстро и безопасно выходить на production.
Мы помогаем нашим специалистам оптимизировать процессы работы с ML моделями и обеспечиваем их надежное функционирование в реальных условиях. Также активно внедряем новые инструменты для автоматизации процессов жизненного цикла ML-моделей.
Чем предстоит заниматься:
- Развитие и улучшение существующих MLOps инструментов и библиотек
- Помощь Data Scientists в создании и оптимизации пайплайнов
- Внедрение MLOps инструментов для автоматизации процессов
- Проведение тестирований для сервисов и ML моделей перед запуском
- Разработка систем мониторинга и логирования ML решений
- Обновление документации к продуктам
Что мы предлагаем:
- Работа в динамично развивающейся международной компании
- Возможность влиять на продукты, которые использует большое количество пользователей
- Команда профессионалов в области ML и Data Science
- Широкие возможности для внедрения новых решений и подходов
Обязанности
- Развивать существующие MLOps инструменты
- Оптимизировать производительность пайплайнов и сервисов
- Внедрять автоматизацию для жизненного цикла ML-моделей
- Проводить юнит и интеграционные тесты для ML моделей
- Создавать системы мониторинга и логирования ML решений
- Улучшать документацию по продуктам
Требования
- Все вакансии
- Попасть в команду
- Строительство
- Сервисные позиции
- Все вакансии
- Попасть в команду
- Строительство
- Сервисные позиции
- Развивать существующие MLOps инструменты, утилиты и библиотеки, повышать их надежность, внедрять новые "фичи";
- Помогать DS'ам в создании пайплайнов и сервисов в production среде (помощь в продуктивизации), оптимизировать их производительность;
- Внедрять MLOps инструменты для автоматизации процессов жизненного цикла ML-моделей;
- Проводить юнит / интеграционное / нагрузочное тестирование для сервисов / ML моделей перед выкаткой в production;
- Развивать системы мониторинга и логирования ML решений;
- Повышать качество внешней и внутренней документации по нашим продуктам.
- Владение Python на продвинутом уровне;
- Опыт на аналогичной позиции от 3 лет;
- Опыт деплоя в production с помощью Kubernetes / Docker;
- Опыт выстраивания CI/CD пайплайнов (Gitlab CI/CD) и продвинутый опыт использования VCS (Git);
- Знания и опыт в оптимизации ML моделей для инференса;
- Опыт работы с фреймворками для инференса ML/LLM моделей (Triton Nvidia Inference Server, vLLM);