Сбер·Москва·25 сент.
Data Infrastructure & Platform Tech Lead (GigaChat)
Ориентир по рынку≈ 250 000 – 388 000 ₽наш грубый ориентир по 138 вакансиям этого грейда на рынке, без учёта специальности: у работодателя вилка не указана
🏢 ОфисSeniorПолная занятостьКорпорация
Стоит ли откликаться
Стоит откликнуться, но спросите про деньги
Сумму в объявлении не указали. Сколько платят за похожую работу, видно в разборе. Вакансия живая, задачи расписаны.
3 из 4 в норме
Зарплата не указана: ваша цель, нижняя граница и фраза для первого созвона
Деньги
Зарплату в объявлении не раскрыли. Грубый ориентир: столько платят в 138 вакансиях уровня Senior по всему рынку, без учёта специальности.
- Кроме оклада: премия и пересмотр зарплаты. Размер не назван, а от него зависит доход за год.
Живость
Висит 24 дня, признаков фиктивного найма нет.
Описание
Расписано подробно: обязанностей 9, требований 13. Картина ясна до первого созвона.
- Обещают
- ДМС и компенсация спорта
Что требуют
ОбязательноPythonRustC++KubernetesCI/CDLLM
Надбавка к зарплате на этом уровне: LLM +43%, Python +22%, Kubernetes +15%.
Полный разбор в Pro
Это короткий разбор. В Pro полный: под эту вакансию и ваше резюме
Сколько просить
Не продешевите: сумма под ваше резюме, нижняя граница и готовые фразы для торга
Ваше резюме против требований
Пройдёт ли ваше резюме фильтр: что совпало с требованиями и что дописать до отклика
Спросить у работодателя
Что стоит спросить: вопросы именно к этой вакансии для первого созвона
Когда откликаться
Стоит ли спешить: за сколько дней эта компания обычно закрывает вакансии
30 дней Pro: полный разбор каждой вакансииЧто ещё входит в Pro
Чем предстоит заниматься
Проектировать и развивать масштабные системы хранения данных, оптимизированные под характерные паттерны доступа в претрейне LLM
Развивать платформу версионирования и отслеживания происхождения данных, обеспечивающую воспроизводимость и аудит на всём жизненном цикле датасетов
Создавать и совершенствовать системы оркестрации workflow-ов, координирующие многоэтапные пайплайны данных на тысячах узлов
Оптимизировать инфраструктуру подачи данных так, чтобы обучающие данные поступали на GPU-кластеры без узких мест и с минимальными потерями вычислительного времени
Развивать внутренние инструменты, SDK и API, которые упрощают работу исследователей и дата-инженеров с платформой данных
Реализовывать механизмы контроля доступа, шифрования и audit logging для работы с чувствительными и лицензированными датасетами
Отвечать за capacity planning, оптимизацию затрат и performance benchmarking для облачной и локальной инфраструктуры хранения
Формировать технические стандарты платформенной команды: архитектурные подходы, требования к надёжности, эксплуатационные практики, code review и инженерную документацию
Менторить инженеров, помогать команде расти технически и распространять экспертизу по платформенной архитектуре и надёжной эксплуатации систем
Наши требования
Высшее образование в области computer science, systems engineering или смежной области
Не менее 6 лет опыта в infrastructure engineering или platform engineering, включая серьёзный опыт построения data-intensive distributed systems
Экспертное знание облачной инфраструктуры, объектного хранения, оркестрации вычислений и сетевых подсистем
Уверенное владение как минимум двумя языками из следующих: Python, Rust, C++
Глубокий опыт работы с Kubernetes, Infrastructure as Code и CI/CD-пайплайнами
Подтверждённый опыт проектирования систем с высокой доступностью, отказоустойчивостью и горизонтальной масштабируемостью
Опыт работы с промышленными форматами хранения и сериализации данных и понимание их эксплуатационных компромиссов
Способность выступать техническим лидером команды: принимать архитектурные решения, согласовывать платформенные подходы между командами и системно развивать коллег
Опыт менторинга и построения сильных инженерных практик внутри команды
Опыт работы с YTSaurus
Опыт поддержки ML training workloads, особенно претрейна на крупных GPU-кластерах
Знакомство с инструментами orchestration для data-пайплайнов в промышленном масштабе
Опыт создания внутренних платформ разработки и self-service-инструментов для инженерных команд
Мы предлагаем
Кластеры YTSaurus с большим количеством ресурсов: десятки петабайт + десятки тысяч ядер
Сильная команда выпускников МФТИ, ВШЭ, МГУ, много людей с опытом работы в профильном БигТехе
Комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
Гибридный формат работы (2 дня в офисе, 3 дня на удалёнке)
Ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия
Корпоративный спортзал и зоны отдыха
Система обучения для профессионального и карьерного развития
Расширенный полис ДМС с первого дня работы и страхование для семьи
Льготная программа ипотеки для сотрудников
Бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнёров
Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера
Дополнительно
За каждым запуском обучения модели стоит масштабная инфраструктура данных, которая должна хранить, обслуживать, версионировать и оркестрировать петабайты данных с высокой пропускной способностью и высокой надёжностью. Команда платформы данных создаёт базовую технологическую основу, на которую опираются все остальные команды, работающие с данными
В этой роли вы будете отвечать за техническое развитие платформы хранения, вычислений и оркестрации, лежащей в основе полного жизненного цикла данных для претрейнинга. Это техлидская позиция для сильного инженера, который способен проектировать платформенные решения, задавать стандарты для команды, развивать инженерную культуру и помогать коллегам расти
Роль предполагает высокий уровень технического влияния и может стать естественным шагом к переходу в тимлидскую позицию по мере роста команды
Мы против мошенников на площадке: если тебя просят заплатить, продиктовать код или установить непонятное приложение, прекращай общение и сразу пиши нам (чат с основателем или форма обратной связи).