Senior ML Ops / Recsys
О компании
Wildberries — это международный технологический гигант, образованный в результате слияния двух лидеров рынка: IT-компании Wildberries и оператора наружной рекламы Russ. Компания занимает сильные позиции на рынке, предлагая широкий спектр услуг и продуктов, включая рекомендации для пользователей.
Команда MLOps в отделе Рекомендаций играет ключевую роль в процессе разработки различных алгоритмов, что обеспечивает успешные транзакции и высокую удовлетворенность клиентов. Более трети всех покупок совершается благодаря рекомендациям, что подчеркивает важность нашей работы.
О вакансии
Команда MLOps в отделе Рекомендаций стремится обеспечить оптимальные условия для разработки и внедрения ML-моделей. Мы создаем инструменты и выстраиваем инфраструктуру, позволяющую Data Science (DS) и Machine Learning (ML) специалистам эффективно работать с идеями и выводить их в продуктивную среду.
В рамках этой роли вы будете развивать существующие инструменты, внедрять новые MLOps решения, оптимизировать инфраструктуру для высоконагруженных ML сервисов и обеспечивать надежность и масштабируемость нашей системы. Ваша работа также будет включать менторство младших специалистов и сотрудничество с командой по улучшению качества документации.
Чем предстоит заниматься:
- Развивать и повышать надежность MLOps инструментов и библиотек.
- Оптимизировать процессы жизненного цикла ML-моделей через инструменты автоматизации.
- Обеспечивать масштабируемость и доступность ML-инфраструктуры.
- Помогать команде в создании продуктивных пайплайнов и сервисов.
- Участвовать в разработке стратегии MLOps направления.
Что мы предлагаем:
- Работа в инновационной и динамичной команде.
- Возможность профессионального роста и участия в масштабных проектах.
Обязанности
- Разработка и улучшение MLOps инструментов и библиотек.
- Оптимизация процессов жизненного цикла ML моделей.
- Обеспечение масштабируемости и доступности ML инфраструктуры.
- Мониторинг и логирование ML решений.
- Поддержка Data Science специалистов в продуктивизации пайплайнов.
- Разработка стратегии развития MLOps направления.
- Менторинг младших специалистов.
- Качество документации продуктов.
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";
- Дорабатывать существующие Open-source инструменты под нужды команды, патчить и контрибьютить;
- Внедрять MLOps инструменты для автоматизации процессов жизненного цикла ML-моделей;
- Оптимизировать инфраструктуру для Highload ML сервисов, заниматься оптимизацией инференса ML моделей;
- Обеспечивать быстрое масштабирование и высокую доступность ML инфраструктуры;
- Помогать DS'ам в создании пайплайнов и сервисов в production среде (помощь в продуктивизации), оптимизировать их производительность;
- Развивать системы мониторинга и логирования ML решений;
- Помогать проектировать и планировать ресурсы, инфраструктуру и архитектуру решений;
- Участвовать в разработке стратегии развития MLOps направления;
- Менторить младших специалистов;
- Повышать качество внешней и внутренней документации по нашим продуктам.
- Экспертное владение Python;