📍 Москва (м. Кропоткинская)Санкт-Петербург (м. Адмиралтейская)ЕкатеринбургСочиПолная удалёнка
Специализация
Data Science / Machine Learning
Мы — финтех-компания, создающая онлайн-банк и другие сервисы для предпринимателей и предприятий. Ими пользуются более 600 000 клиентов, а создают больше 4 000 сотрудников в России и за границей.
Ищем MLOps-инженера, который будет развивать и поддерживать инфраструктуру для ML.
Технологии/инструменты
PythonKubernetes
- При написании на Python используем расширение Mypy и Ruff.
- Делаем много проектов на AsyncIO, FastAPI. Реже используем Django.
- Мониторинг на базе Prometheus, Grafana с использованием ELK-стэка.
- Используем опенсорсные решения MLFlow и Airflow.
- На платформе много кластеров Kubernetes.
Что у нас необычного
- Лидеры и наставники вместо начальников. Никто не будет контролировать твой рабочий день, следить за каждым действием и говорить, как конкретно идти к цели. Лидер всегда готов поддержать и помочь — только скажи.
- Принимаем решения и предлагаем идеи. Ты сможешь принимать решения в рамках своей зоны ответственности без согласований «сверху». И предлагать идеи о том, как улучшить продукт или процессы внутри Точки — их обязательно учтут.
- Полностью открытая компания. Все встречи, бизнес-планы, стратегия — открытые. Любое решение можно оспорить и предложить своё. Можно влиять на постановку целей, к которым идет команда.
- Свобода от рамок. В Точке ни у кого нет своего кабинета. Все равны и не называют друг друга по имени-отчеству. А если кто-то пришёл в пиджаке или костюме панды, значит, ему так в кайф.
Что делать
- Развивать и доработать готовые Open-Source решения для MLOps или создавать свои.
- Интегрировать эти решения с другими элементами банковской инфраструктуры.
Например:
- Кастомизировать JupyterHub для работы в нескольких кластерах.
- Реализовать раздельное хранение секретов в коммунальных Airflow и JupyterHub.
- Разработать кастомный SSH прокси-сервера для работы с JupyterHub.
Ожидания
- Наличие опыта разработки сервисов на Python от 3 лет.
- Наличие опыта работы в качестве MLOps от 1 года.
- Наличие опыта работы с разными элементами ML-инфраструктуры: Feature Store, Model Registry и другими.
- Наличие опыта работы с базами данных, очередями сообщений, разбираешься в новых библиотеках и пишешь тесты.
- Понимание специфики работы DS.
- Наличие опыта развёртывания или поддержки K8s в проде.
- Умение организовать свою работу и возможность делать всё без контроля и напоминаний.
- Легкое нахождение общего языка с людьми и умение понятно объяснять сложные вещи.
Условия
- Официальная зарплата до 400 000 ₽. Точная сумма зависит от твоих навыков и ожиданий — обсудим их на собеседовании.
- Пятидневная рабочая неделя с гибким началом и окончанием дня.
- Удалёнка или любой офис Точки в городах присутствия, таких как Москва, Санкт-Петербург, Сочи, Екатеринбург. Наши офисы — это продуманные опенспейсы, где есть индивидуальные места для работы, зоны отдыха и кухни с кофе и перекусами. Ты можешь самостоятельно выбрать, где работать — ходить в офис необязательно.
- Понятная система развития и роста по грейдам.
- Бесплатное обучение: ты сможешь ездить на IT-конференции, митапы и хакатоны и проходить курсы за счёт компании. А ещё пользоваться нашей библиотекой и платформой с онлайн-курсами.
- Комфорт не только в работе, но и в жизни. После испытательного срока: ДМС со стоматологией, психолог, чекапы здоровья и возможность получить IT-ипотеку.
- Онлайн-кабинет сотрудника, где ты можешь заказать справку, поставить отпуск или отгул, заказать технику или посмотреть выплаты.
- Активная корпоративная жизнь: мы проводим спортивные марафоны, гастрономические вечера, музыкальные лайвы и многое другое.