Системный аналитик (ML Inference)

ОБЯЗАННОСТИ
Позиция предполагает сочетание продуктового и системного анализа с технической экспертизой в области ML/LLM-инференса. Evolution ML Inference — платформа для автоматизированного развёртывания и эксплуатации ML-моделей в облаке, позволяющая запускать модели на GPU-инфраструктуре, управлять их конфигурацией, масштабированием и жизненным циклом. Работа ориентирована на взаимодействие с кросс-командами, клиентами и разработчиками моделей, с глубоким погружением в то, как устроены развёртывание моделей, GPU-ресурсы, runtime, квоты, биллинг и эксплуатация inference-сервисов.

Глубокое погружение в продукт и сценарии клиентов: анализ запросов, проработка и оптимизация решений совместно с продуктом и смежными командами (моделирование AS IS / TO BE);
Управление полным циклом задачи: от сбора требований и постановки разработчикам до выкатки решения в ПРОД;
Проектирование архитектурных и интеграционных решений: написание дизайн-документов, описание взаимодействия сервисов, создание и согласование спецификаций API (REST/gRPC);
Проработка жизненного цикла inference-сервиса: создание, конфигурирование, запуск, остановка, изменение конфигурации, масштабирование, обновление и удаление;
Проработка сценариев вывода новых моделей в каталог: сбор характеристик модели, требований к runtime и ресурсам, параметров запуска и ограничений, необходимых для её развёртывания и эксплуатации;
Проработка конфигурации inference-сервисов: требования к GPU/CPU/RAM, количеству реплик, параметрам runtime, endpoint и другим параметрам, влияющим на производительность и стоимость;
Проработка механизмов масштабирования и управления ресурсами: требования к autoscaling, лимитам, квотам, concurrency, RPS и другим ограничениям на использование inference-сервисов;
Проработка учёта потребления и тарификации: требования к учёту использования GPU/CPU/RAM и других ресурсов, анализ корректности расчёта потребления и взаимодействия с биллинговыми системами;
Анализ производительности и эксплуатационных характеристик моделей: latency, throughput, cold start, GPU utilization, потребление памяти и другие параметры, влияющие на качество работы и стоимость inference-сервисов;
Анализ инцидентов и событий в кластере: разбор логов, метрик и событий Kubernetes, диагностика проблем с запуском, доступностью, масштабированием и производительностью inference-сервисов;
Визуализация и документирование: построение процессных, архитектурных и sequence-диаграмм, использование нотаций UML и BPMN, поддержка внутренней документации по сервисам команды;
Работа со смежными командами (биллинг, IAM, консоль) для построения E2E-сценариев и интеграций, координация зависимостей;
Анализ данных и верификация гипотез с помощью SQL-запросов к базам данных, разбор инцидентов и обращений клиентов по логам и метрикам.

ТРЕБОВАНИЯ
Опыт работы в роли Senior System Analyst / Senior Business Analyst с практическим опытом системного анализа, интеграционного проектирования и сопровождения задач полного цикла;
Сильные коммуникативные навыки: умение работать с большим количеством стейкхолдеров и кросс-функциональных команд, собирать и согласовывать требования, находить компромиссы и аргументированно отстаивать технические решения;
Опыт сбора, анализа и формализации требований: умение декомпозировать бизнес-потребности до уровня функциональных и нефункциональных требований, системных взаимодействий, API-контрактов и критериев приемки;
Уверенное владение SQL: опыт написания сложных запросов к БД для самостоятельного анализа данных, проверки гипотез, поиска аномалий и разбора инцидентов;
Практический опыт работы с API: понимание принципов REST и gRPC, опыт проектирования или интеграции API, работы с API-контрактами и спецификациями, использование Postman или аналогичных инструментов.