
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.

