Росгосстрах·Москва·30 авг.
ML-инженер
🏢 ОфисMiddleПолная занятость
Вилки нет, про деньги придётся договариваться с нуля.
Наша компания
Росгосстрах сейчас активно развивает внутреннюю платформу - экосистему AI-сервисов для автоматизации ключевых процессов компании. Для этого формируем новую команду, которая будет фокусироваться на улучшении ключевых метрик моделей, минимизацию временных затрат на их разработку и выведению в промышленную эксплуатацию.
Наши требования
Опыт работы в области MLOps/ML-engineer от 3 лет
Понимание ML-алгоритмов и жизненного цикла модели
От постановки задачи, экспериментов и версионирования до деплоя и мониторинга в продакшене
Знаете, как работают бустинги
Чем трансформеры (LLM) отличаются от классических сетей
Знаете, что такое эмбеддинги и для чего они применяются
Python и FastAPI
Уверенное владение асинхронным/многопоточным программированием (asyncio, threading, multiprocessing)
ООП с принципами SOLID
Проектирование поддерживаемых, документированных и высоконагруженных API
Работа с SQLAlchemy, асинхронными драйверами базы данных
Airflow: разработка и отладка DAG-ов для batch-инференса моделей
Контейнеризация и оркестрация: работа с Docker и Kubernetes — опыт эксплуатации production-кластеров, настройка лимитов
Работа с базами данных: SQL, NoSQL - владение реляционными БД для хранения структурированных данных
KServe / Seldon / TorchServe — опыт развертывания моделей на inference-платформах
Triton Inference Server — оптимизация инференса, динамическое батчирование, работа с разными бекендами (TensorRT, ONNX)
Опыт инференса больших языковых моделей (vLLM, llama), оптимизация GPU-памяти, continuous batching
Агенты: опыт проектирования агентных систем, работа с LangChain, LlamaIndex, LangGraph
Real-time системы: Kafka, RabbitMQ, streaming-инференс, Faust
Мы предлагаем
Профессиональное развитие в команде экспертов, нетривиальные задачи, новый интересный опыт
Возможность работать в составе крупной компании, лидере страхового рынка
Полное соблюдение норм Трудового Кодекса РФ
Полностью "белая" конкурентная заработная плата, премии
График работы 5/2 (удаленный формат работы) или гибридный график с офисом ст .м. Киевская
Корпоративные скидки на страховые продукты (авто страхование, ВЗР и т.д.)
Корпоративные скидки на фитнес, магазины-партнёры, книги и др.
Подключение к ДМС после успешного прохождения испытательного срока
Электронная библиотека с более чем 3000 книг на самые актуальные темы
Дополнительно
Оркестрация и деплой: Kubernetes, Docker
ML-инфраструктура: Airflow, MLflow, Jfrog Artifactory
Бэкенд и API: FastAPI, Pydantic, SQLAlchemy, asyncpg
Базы данных: PostgreSQL, Redis, ArangoDB, OpenSearch
Языки и инструменты: Python, Bash, Git
CI/CD и VCS: Bitbucket, Bamboo
Работа с уже существующими ML-моделями: встраивание в бизнес-процессы, масштабирование и вывод в продакшен
Настройка и поддержка пайплайнов и сервисов для batch- и online-инференса
Разработка и отладка DAG-ов в Airflow
Контейнеризация сервисов и эксплуатация моделей в Kubernetes
Разработка и поддержка API на FastAPI для интеграции моделей
Обеспечение стабильной работы ML-сервисов в продакшене
Версионирование моделей и управление артефактами
Оптимизация инференса и контроль использования ресурсов
Участие в развитии инфраструктуры полного жизненного цикла ML-моделей
Росгосстрах
Москва
ГрейдMiddle
ЗанятостьПолная занятость
РегионРоссия
ФорматОфис
ИсточникСкрыто
Опубликовано30 авг.
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).