MLOps Engineer [Trust and Safety]

MLOps Engineer [Trust and Safety] Employment type: Полный рабочий день Grade: Senior Skills: Kubernetes, Docker, CI/CD Description: Wildberries и Russ — лидер рынков e-commerce и наружной рекламы в России и странах СНГ. Ежедневно более 4 тысяч наших IT-специалистов создают цифровую экосистему, состоящую из сотен тысяч продуктов. На сегодня мы создали крупнейшую онлайн-платформу для покупки и продажи товаров в России и странах СНГ. Вместе с масштабным развитием IT-направления мы формируем культуру Trust and Safety, гарантируя непрерывную безопасность и доверие между компанией, её сотрудниками, пользователями и клиентами. Мы направление модерации в отделе Trust & Safety, отвечаем за безопасность и модерацию контента и карточек товаров на Wildberries. Ежедневно через наши системы проходят десятки миллионов карточек товаров, мы обрабатываем сотни миллионов решений по более чем 100 различным ML-моделям. Модели инферятся через Nvidia Triton Inference Server. Ищем MLOps инженера так как количество DS-ов растет и их уже 20+ только в модерации. Назрела необходимость реализовать общие удобные автоматизированные процессы для всей команды. У нас есть собственные VM для обучения моделей, на которых DS-ы обучают модели, в компании развернут ClearML для общих пайплайнов обучения, используются векторные БД pgvector. Планируем расширять команду на все направления отдела Trust & Safety, поэтому нужно строить инфраструктуру с прицелом на масштабирование и стандартизацию процессов. Наши задачи: Развивать и автоматизировать ML-пайплайны обучения и деплоя моделей Продумывание архитектуры GPU kubernetes кластеров Поддерживать и оптимизировать Nvidia Triton Inference Server для ускорения инференса моделей Общаться с DS-ами, понимать их потребности и переводить в технические решения Поддерживать машины для обучения моеделей с развернутыми Portainer и JupyterHub Масштабировать архитектуру на весь отдел Trust & Safety Необходимые опыт и навыки: Знание одного из: ClearML, Kubeflow или аналогичных MLOps платформ Опыт работы с Nvidia Triton Inference Server Опыт работы с Kubernetes и контейнеризацией ML-сервисов Опыт DevOps практик: CI/CD, инфраструктура как код, мониторинг Понимание Docker и оркестрации контейнеров Проактивность и желание получить результат Умение взаимодействовать с DS-командой Будет плюсом, если у тебя есть: Опыт работы и развертывания Qdrant Понимание векторных БД и их оптимизации Опыт работы c Helm, Ansible Что мы предлагаем: Полная удаленка или свободное посещение офисов в Москве и Санкт-Петербурге IT-ипотека и оформление в аккредитованную IT-компанию Бесплатное питание в офисах, ДМС со стоматологией (после испытательного срока) Корпоративное обучение и IT-мероприятия Наш процесс найма: 30-минутное HR интервью, чтобы рассказать о себе и узнать больше о вакансии Техническое интервью (лайфкодинг) длительностью 1 час Интервью MLOps 1,5 часа Финальное интервью с лидом длительностью 1 час