Advanced Software Engineer

Автоматический пересказ вакансии на русском. Полный текст на языке оригинала и форма отклика — на сайте работодателя.

Инженер на стыке core-engineering и data science в AI-команде Relativity. Отвечает за платформы, пайплайны и практики, превращающие исследовательские прототипы в надёжные production-решения ML/AI.

Задачи

• Проектировать и реализовывать ML/AI-платформы с фокусом на масштабируемость, надёжность, безопасность и стандартизированные GenAI-процессы
• Работать совместно с data scientists, product managers, security-командами и data engineers
• Разрабатывать и улучшать CI/CD-пайплайны для ML-моделей и data-процессов с использованием контейнеризации, IaC и оркестрации
• Строить и развивать автоматизированные процессы обучения, деплоя и управления жизненным циклом моделей
• Прототипировать и оценивать новые MLOps-технологии для повышения эффективности и оптимизации затрат
• Деплоить, мониторить, настраивать и отлаживать production ML-модели
• Определять и отслеживать метрики здоровья, производительности, надёжности и оптимизации затрат AI-систем
• Участвовать в code review и design review, вносить вклад в реализацию
• Менторить junior-инженеров и распространять лучшие практики
• Постоянно изучать и применять новые технологии и инструменты

Требования

• 3+ года профессионального опыта в software engineering, из них минимум 1 год в ML/AI или big data
• Владение Python, Java или C#
• Production-опыт работы с Docker
• Опыт деплоя облачных решений на AWS, Azure или GCP
• Опыт работы с IaC-инструментами, например Terraform или Pulumi
• Знакомство с платформами оркестрации workflow, например Prefect, Airflow или аналогами
• Понимание основ Kubernetes и Helm
• Опыт деплоя, мониторинга и отладки ML-моделей в production
• Умение собирать и анализировать метрики надёжности моделей и здоровья алгоритмов
• Сильные навыки коллаборации и коммуникации с кросс-функциональными стейкхолдерами

Условия

• Конкурентная зарплата и бенефиты
• DTO
• Родительский отпуск
• Программа equity
• Годовой performance-бонус и долгосрочные стимулы
• Гибридный или удалённый формат

Навыки

• Python
• Java
• C#
• Docker
• AWS
• Azure
• GCP
• Terraform
• Pulumi
• Prefect
• Airflow
• Kubernetes
• Helm
• MLflow
• Kubeflow
• Spark
• EMR
• Kafka
• TensorFlow
• PyTorch
• CI/CD
• MLOps