Senior MLOps Engineer в B2C команде отвечает за поддержку и оптимизацию ML-инфраструктуры. Вы будете работать с кластером GPU/TPU, обеспечивая развертывание и поддержку ML-сервисов в production, а также управляя полным жизненным циклом ML-пайплайнов.

Что предстоит делать

• Поддержка кластеров (GPU/TPU), контейнеризации и оркестрации (Docker, Kubernetes)
• Аудит, оптимизация инфраструктуры и затрат (batch vs real-time inference)
• Настройка мониторинга, алертинга и менеджмент железа между потребителями
• Развертывание и поддержка ML-сервисов (MLflow, Airflow, CVAT, Doccano) в production
• Настройка CI/CD для ML-пайплайнов и управление полным ML lifecycle (training -> serving)

Что потребуется

• Опыт DevOps от 4 лет, MLOps от 1 года
• Опыт с GPU/TPU инфраструктурой (NVIDIA stack, CUDA)
• Коммерческий опыт с Docker, Ansible, Kubernetes
• Понимание специфики baremetal; ELK, Prometheus, Grafana
• Опыт с ML Serving (Triton/vLLM/аналоги); Postgres, Redis, Kafka

Что важно знать

Роль требует высокой ответственности за инфраструктуру и затраты. Здесь важна работа с современными ML-сервисами и CI/CD для обеспечения эффективного развертывания и поддержки моделей в production.

Senior MLOps Engineer в B2C команде, который будет отвечать за поддержку кластеров и развертывание ML-сервисов. Роль включает в себя оптимизацию инфраструктуры и настройку мониторинга.

Что предстоит делать:

• Поддержка кластеров (GPU/TPU), контейнеризации и оркестрации (Docker, Kubernetes); • Аудит, оптимизация инфраструктуры и затрат; • Настройка мониторинга, алертинга и менеджмент железа; • Развертывание и поддержка ML-сервисов (MLflow, Airflow); • Настройка CI/CD для ML-пайплайнов и управление полным ML lifecycle.

Что важно знать

Вакансия предлагает интересные задачи в области MLOps с фокусом на оптимизацию и развертывание ML-сервисов. Удаленная работа с гибким графиком и возможностью влиять на инфраструктуру компании.

О компании Островок!

Компания работает в сфере B2C и занимается разработкой продуктов для конечных пользователей, активно внедряя современные технологии в свою работу.

В роли Lead Data Scientist вы станете ключевым архитектором и стратегом в области машинного обучения в крупнейшем e-commerce проекте Wildberries. Ваша главная задача — формирование и реализация ML-стратегии для анализа мультимодальных сигналов (текст, аудио, видео, метаданные) с прицелом на повышение качества рекомендаций, обнаружение аномалий и предотвращение мошенничества. Вы будете определять метрики качества моделей и стоимость ошибок, разрабатывать fusion-подходы и внедрять sequence/graph-модели. Кроме того, вы обеспечите весь ML lifecycle: от установления data contracts и построения feature store до организации CI/CD, мониторинга дрейфа и автоматического retraining.

Уникальность вакансии

* Руководство небольшой, но высококвалифицированной командой из 3 Senior DS: менторинг, приоритизация, найм и развитие.
* Работа с передовыми технологиями multimodal ML, XAI и end-to-end ML pipelines на Python/PyTorch/TF.
* Полностью удалённый формат без привязки к часовому поясу и с гибким графиком.
* Влияние на развитие продукта в сегменте B2C E-commerce площадки с миллионами активных пользователей.

О компании Wildberries

Wildberries — один из крупнейших онлайн-ретейлеров в мире с оборотом более 500 млрд ₽ в год и постоянным ростом клиентской базы. Компания ценит инновации и внедряет современные ML-алгоритмы для персонализации и повышения эффективности логистики. Сотрудники отмечают динамичную корпоративную культуру, возможность влиять на ключевые бизнес-решения и участие в международных проектах.

В роли Lead Data Scientist вы возьмёте ответственность за создание и реализацию глобальной ML-стратегии в Wildberries, крупнейшем e-commerce-холдинге России. Вы будете тесно сотрудничать с продуктовой командой, специалистами по безопасности и платформенными инженерами для разработки дорожной карты ML-проектов. Ваши ключевые задачи:
• Определение метрик качества моделей и оценки стоимости ошибок на бизнес-кейсе
• Проектирование архитектуры мультимодальных ML-решений (текст, аудио, видео, метаданные) с применением fusion-подходов, sequence- и graph-моделей
• Формализация процесса ML lifecycle: разработка data contracts, организация feature store, проведение offline/online тестирования, запуск A/B и shadow-инфраструктур, настройка мониторинга дрейфа и качества моделей
• Внедрение инженерных практик (CI/CD для ML, reproducibility, explainability, observability), обеспечение SLO по латентности и доступности
• Руководство командой из 3 Senior Data Scientists: менторинг, приоритизация задач, проведение code review и найм новых специалистов
• Синхронизация с платформенной и backend-командами по вопросам API-интеграции, стриминга и управления данными в соответствии с требованиями privacy-by-design.

Особенности вакансии

Проект предлагает:
• Возможность напрямую влиять на ключевые бизнес-процессы в масштабном B2C E-commerce
• Работа с передовыми технологиями: PyTorch, TensorFlow, Docker, Kubernetes, MLflow и инструментами для стриминговых данных
• Полностью удалённый формат и гибкий график без необходимости посещать офис
• Чёткая карьерная траектория: от Lead Data Scientist до Head of Data Science
• Активное взаимодействие с кросс-функциональными командами и участие в стратегических инициативах компании.

О компании Wildberries

Wildberries — крупнейший российский онлайн-ритейлер с десятками миллионов активных пользователей и сотнями тысяч партнёров по всему миру. Компания активно инвестирует в Data Science и автоматизацию, внедряет ML-решения для повышения качества сервиса и оптимизации процессов. Среди достижений Wildberries — интеллектуальные рекомендации, автоматизированный фрод-детектинг и мультиканальный анализ пользовательского поведения. Внутри организации ценятся экспертиза, инновационный подход и способность решать задачи на стыке бизнеса и технологий.