О команде
Мы DS-команда внутри фин. платформы. Разрабатываем AI-фичи для финансовой аналитики. У нас сложный предметный домен (финансы, большие объёмы данных для аналитики), но при этом нет сверхвысоких нагрузок, мы делаем акцент на корректность, надежность и архитектурную чистоту решений.
Кого мы ищем
Нам нужен senior-разработчик, который уверенно чувствует себя в промышленной разработке на Python/Java, умеет проектировать и реализовывать фичи «от начала до конца».
Обязанности
Стек и задачи
•классический ML (тяжёлые пересчёты, инференс и обучение на больших данных);
•LLM-приложения и AI-агенты;
•построение переиспользуемых блоков (пайплайны, сервисы, абстракции).
Важно: мы не ищем исследователей без промышленного опыта и не ищем разработчиков, которые хотят «поиграть» с новыми фреймворками ради самих фреймворков. Мы ценим инженерную дисциплину, чистоту кода, тестируемость и умение доводить задачу до продакшена.
Чем предстоит заниматься
_Реализация ML-компонентов_
•Разрабатывать переиспользуемые AI building blocks.
•Проектировать и реализовывать отдельные продуктовые AI фичи, от проработки деталей домена с бизнесом до готового кода в продакшене.
•Следовать единым архитектурным стандартам, которые заданы на уровне платформы.
_Надёжность и эксплуатация_
•Обеспечивать отказоустойчивость, масштабируемость и производительность разрабатываемых ML-компонентов.
•Участвовать в построении CI/CD, тестировании моделей и пайплайнов.
•Настраивать мониторинг, алертинг, логирование, трейсинг для своих сервисов.
•Помогать DS-специалисты дорабатывать код до продакшен вида.
_Инженерная культура и командное взаимодействие_
•Участвовать в код-ревью, обсуждать архитектурные решения в команде.
•Документировать разработанные компоненты и подходы.
•Согласовывать технические детали с платформенными командами (инфраструктура, данные, безопасность) в рамках уже определённого архитектурного видения.
_Работа со стандартами и унификацией_
•Использовать и развивать принятые в команде паттерны разработки ML-функциональности.
•Работать с ML-инфраструктурой: Feature Store, Model Registry, трекинг экспериментов, пайплайны.
Требования
Мы ожидаем
•Уверенный опыт промышленной разработки на Python/Java (5+ лет). Вы знаете, как писать поддерживаемый, тестируемый код.
•Понимание архитектурных принципов построения сервисов (REST, асинхронность, работа с очередями, хранилищами).
•Опыт работы с большими объёмами данных (SQL/NoSQL, оптимизация запросов).
•Знание DevOps-подходов: контейнеризация (Docker), CI/CD, базовый мониторинг и логирование.
•Умение самостоятельно разобраться в нечёткой бизнес-задаче, предложить конкретное техническое решение и реализовать его.
•Аккуратность, внимание к деталям, ориентация на качество и надёжность.
· Будет плюсом
•Опыт разработки ML/LLM-приложений: от экспериментов до продакшена (понимание жизненного цикла моделей, работы с данными, экспериментами).
•Знакомство с ML-инфраструктурой: Kubeflow, KServe, BentoML, Feast или аналогами.
•Опыт работы с AI-агентами (но без фанатизма от фреймворков, важнее инженерная реализация).
Условия
Мы предлагаем
•конкурентная заработная плата: оклад + бонусы
•масштабные и интересные задачи в agile команде
•комфортный офис на м. Кутузовская, Сбербанк Agile Home
•ДМС для сотрудников и скидки на медицинскую страховку для родственников
•бесплатный тренажерный зал и спортивные групповые занятия
•дисконт-программы от компаний партнеров: фитнес, страхование, туризм
•обучение и тренинги
•профессиональный и позитивный коллектив.
