Старший Go-разработчик, ML платформа

Ozon
Москва
🏢 Офис
Middle
Полная занятость
Россия
Описание вакансии

Привет! Мы — команда платформы инференса Ozon.

Мы строим ML-инфраструктуру, отвечающую за финальный и самый критичный этап жизненного цикла моделей — их работу в реальных продуктах. Через нашу платформу проходят ранжирование, рекомендации, компьютерное зрение и другие ML-сценарии, влияющие на миллионы пользователей.

Наша миссия — создавать отказоустойчивую и высокопроизводительную платформу инференса, способную выдерживать пиковую нагрузку 200K+ RPS и эффективно управлять кластерами GPU-серверов.

Мы работаем на стыке сильной backend-инженерии (многопоточность, распределённые системы, Kubernetes) и глубокой ML-специфики с фокусом на оптимизацию работы моделей на GPU.

Наш стек

Платформенные сервисы: Go, Java
ML-интеграции: Python
Инфраструктура: Kubernetes, Docker, Triton Inference Server
Хранилища и обмен данными: Kafka, PostgreSQL, Redis, S3

Вы будете

Проектировать и разрабатывать высоконагруженные сервисы для инференса ML-моделей в облачной среде.
Оптимизировать выполнение моделей на GPU: batching, управление GPU-памятью, настройка GPU sharing (MIG), снижение latency.
Интегрировать ML-рантаймы (TensorRT, ONNX Runtime) в платформенную инфраструктуру на Java и Go.
Разрабатывать механизмы автоскейлинга и эффективного распределения нагрузки между инференс-сервисами.
Обеспечивать SLA платформы: участвовать в разборе инцидентов, выявлять узкие места и внедрять системные решения для повышения стабильности и производительности.

Примеры задач

Разработка унифицированного API инференса, абстрагирующего команды Data Science от особенностей GPU и рантаймов.
Автоматическая оптимизация и конвертация моделей под различные типы GPU.
Реализация асинхронного инференса с автоскейлингом в Kubernetes.
Повышение утилизации GPU-кластера без деградации latency.

Нам важно

Опыт коммерческой разработки на Go или Java/Kotlin от 4 лет.
Опыт проектирования микросервисной архитектуры и работы с распределёнными системами.
Понимание многопоточности и конкурентного программирования.
Умение писать чистый, тестируемый и поддерживаемый код.
Опыт работы с облачной инфраструктурой (желательно Kubernetes).
Будет плюсом
Опыт работы с ML-инфраструктурой и GPU (CUDA, Triton, KServe).
Понимание MLOps-практик.
Опыт работы с Kafka или другими системами очередей.
Опыт оптимизации высоконагруженных систем.
AI-помощник
ИсточникСкрыто
Опубликовано10 июл.
Настоящий работодатель никогда не попросит перевести деньги, продиктовать код из SMS, войти под чужим аккаунтом или поставить непонятное приложение. Столкнулся с таким при отклике — прекращай переписку и расскажи нам в чате с основателем или через форму обратной связи.