Middle ML Engineer

Описание роли

В роли Middle ML Engineer вы станете ключевым звеном в развитии и оптимизации real-time пайплайна обработки новостей в рамках крупного банковского проекта. Ваша задача — повысить скорость и надёжность системы end-to-end: от сбора и парсинга новостных данных до их доставки конечным пользователям. Вам предстоит анализ текущей архитектуры, выявление узких мест производительности и внедрение оптимизаций. Вы будете работать с разнообразными компонентами: хранением данных в PostgreSQL, быстрым индексированием в ElasticSearch, управлением контейнерами через Docker и оркестрацией в Kubernetes, а также настройкой CI/CD-процессов в GitLab CI и автоматизацией развёртывания моделей через Ansible и TorchServe.

Уникальность вакансии

Сбер предлагает не просто задачу, а среду для профессионального роста: вы получите доступ к ML Space — внутренней площадке для экспериментов и обучения моделей, участвуете в масштабном DS&AI-сообществе банка (более 600 специалистов), регулярно обмениваетесь опытом и лучшими практиками. Интерактивные лекции от ведущих вузов и экспертов технологических компаний, мастер-классы и митапы позволят вам всегда оставаться в курсе трендов Machine Learning. Вы сможете тестировать современные фреймворки (scikit-learn, PyTorch, Transformers), выстраивать гибкие микросервисные решения и внедрять передовые практики деплоя моделей.

О компании

Сбер — ведущий российский банк с масштабными ИТ-инициативами в области Data Science и AI. Мы создаём внутреннюю экосистему для обмена знаниями и развитием компетенций: централизованный репозиторий кода, регулярные технические мероприятия и поддержка лучших специалистов. Наша миссия — внедрять передовые технологии для повышения качества финансовых и информационных сервисов, делая их более доступными и надёжными для миллионов пользователей. Присоединившись к команде, вы станете частью инновационного проекта в одном из самых динамично развивающихся направлений.