СберLead ML Engineer (Recsys)
Москва
Команда ML/RecSys развивает масштабируемую рекомендательную платформу для разных бизнес-направлений Сбера. Роль отвечает за технологическое развитие MLE/MLOps, перевод экспериментов в production и повышение качества рекомендаций и операционной эффективности
ГрейдLead
Опытот 2 лет
Стек
PythonPyTorchS3KubernetesPySparkAirflowMLflowRedisKafkaFastAPI
Задачи
- •формирование технологического видения и roadmap ML Engineering/MLOps для recommender-систем
- •организация воспроизводимой проверки DS‑гипотез и ускорение пути от эксперимента до production
- •проектирование и развитие жизненного цикла ML‑решений: обучение, деплой, мониторинг и сопровождение
- •внедрение инженерных стандартов: код, данные, тестирование, версионирование и релизы
- •автоматизация и разработка переиспользуемых компонентов для повышения продуктивности команд
- •запуск пилотов GenAI и оценка их влияния на скорость и качество разработки
Обязательно
- •техническое лидерство в крупном ML‑направлении не менее 2 лет
- •глубокое понимание полного жизненного цикла ML‑решений от эксперимента до production и мониторинга
- •опыт проектирования высоконагруженных ML‑систем (batch, streaming, real‑time)
- •опыт взаимодействия и согласования приоритетов с продуктовыми, платформенными и инфраструктурными командами
- •умение принимать решения при конфликтующих приоритетах и доводить инициативы до результата
- •опыт people management: найм, адаптация, постановка целей, регулярная обратная связь, performance review, развитие и удержание специалистов
- •опыт внедрения GenAI‑инструментов в процессы разработки и оценки их эффекта
Будет плюсом
- •опыт с рекомендательными системами, search, ранжированием и персонализацией
- •практический опыт Data Scientist: формулирование и проверка ML‑гипотез, A/B‑тестирование
- •эксплуатация real‑time ML‑систем на масштабе миллионов пользователей при жестких требованиях к latency и availability
