ML-инженер

Росгосстрах сейчас активно развивает внутреннюю платформу - экосистему AI-сервисов для автоматизации ключевых процессов компании. Для этого формируем новую команду, которая будет фокусироваться на улучшении ключевых метрик моделей, минимизацию временных затрат на их разработку и выведению в промышленную эксплуатацию.

**Что предстоит:**
Работа с уже существующими ML-моделями: встраивание в бизнес-процессы, масштабирование и вывод в продакшен; Настройка и поддержка пайплайнов и сервисов для batch- и online-инференса; Разработка и отладка DAG-ов в Airflow; Контейнеризация сервисов и эксплуатация моделей в Kubernetes; Разработка и поддержка API на FastAPI для интеграции моделей; Обеспечение стабильной работы ML-сервисов в продакшене; Версионирование моделей и управление артефактами; Оптимизация инференса и контроль использования ресурсов; Участие в развитии инфраструктуры полного жизненного цикла ML-моделей.

**Для нас важно:**
Опыт работы в области MLOps/ML-engineer от 3 лет; Понимание ML-алгоритмов и жизненного цикла модели: от постановки задачи, экспериментов и версионирования до деплоя и мониторинга в продакшене; знаете, как работают бустинги; чем трансформеры (LLM) отличаются от классических сетей; знаете, что такое эмбеддинги и для чего они применяются. Python и FastAPI: уверенное владение асинхронным/многопоточным программированием (asyncio, threading, multiprocessing); ООП с принципами SOLID; проектирование поддерживаемых, документированных и высоконагруженных API; Работа с SQLAlchemy, асинхронными драйверами базы данных. Airflow: разработка и отладка DAG-ов для batch-инференса моделей; Контейнеризация и оркестрация: работа с Docker и Kubernetes — опыт эксплуатации production-кластеров, настройка лимитов; Работа с базами данных: SQL, NoSQL - владение реляционными БД для хранения структурированных данных.

**Является преимуществом:**
KServe / Seldon / TorchServe — опыт развертывания моделей на inference-платформах. Triton Inference Server — оптимизация инференса, динамическое батчирование, работа с разными бекендами (TensorRT, ONNX). опыт инференса больших языковых моделей (vLLM, llama), оптимизация GPU-памяти, continuous batching. Агенты: опыт проектирования агентных систем, работа с LangChain, LlamaIndex, LangGraph Real-time системы: Kafka, RabbitMQ, streaming-инференс, Faust.

**Мы предлагаем:**
Полностью "белая" зарплата, премии; График работы 5/2; Возможен удаленный формат работы; Подключение к ДМС после успешного прохождения испытательного срока; Корпоративные скидки на страховые продукты (автострахование, ВЗР и т.д.); Корпоративные скидки на фитнес, магазины-партнёры, книги и др.; Электронная библиотека с более чем 3000 книг на самые актуальные темы; Специальные мероприятия для сотрудников и их детей, подарки на Новый год.