Python-разработчик в ML-системах

Команда ETA/RTA 2ГИС применяет анализ данных и машинное обучение для задач навигации и геоаналитики. Мы определяем, где на дорогах находятся пробки, прогнозируем время в пути для автомобилей и общественного транспорта. Команда - это инженеры и специалисты по данным, которые вместе доводят исследовательские модели до надёжного продакшена. Ищем сильного Python-инженера, который возьмёт на себя инженерное ядро ML-части: пайплайны обучения и инференса, реалтайм-сервинг моделей, работу с большими объёмами данных и оптимизацию по ресурсам.

Проектировать, разрабатывать и поддерживать пайплайны обучения и реалтайм-инференса ML-моделей на Python. Проектировать и внедрять мониторинг для сервисов команды. Участвовать в архитектурных дискуссиях и проектировании ML-решений с ранних стадий, балансировать ML-качество и продакшен-ограничения. Работать с техдолгом на уровне архитектуры: упрощать систему, снижать связность, стандартизировать подходы. Проводить детальные code review.

От 5 лет коммерческой разработки на Python, значимая часть - в продакшен-системах под реальной нагрузкой. Понимание ML-пайплайна: метрики, валидация, обучение/инференс. Опыт проектирования архитектуры ML-решений и вывода их в прод с соблюдением требований по латентности, памяти и пропускной способности. Уверенная работа с большими объёмами данных: батч- и стрим-обработка, оптимизация производительности и памяти, профилирование. Сильные основы: структуры данных, алгоритмы, вычислительная сложность. Опыт построения data/ML-пайплайнов, контейнеризация, CI/CD.

Опыт работы с реляционными СУБД и Kubernetes.

Будет плюсом:

• Опыт работы с ML-инфраструктурой: MLflow / ClearML / Model Registry, оркестраторы пайплайнов (Airflow / Prefect / Dagster)
• Опыт с очередями и стриминговой обработкой (Kafka)
• Опыт работы с Hadoop/Spark
• Опыт работы с геоданными и/или задачами прогнозирования
• Опыт разработки на C++

Сильная инженерная команда, где можно расти и обмениваться опытом. Реальное влияние на архитектуру и технические решения. Сложные инженерные задачи на стыке ML, больших данных и реального времени. Официальное трудоустройство и полностью белую заработную плату. Можно работать удаленно по РФ. Хочешь гибридный формат? У нас есть офисы в Москве, Санкт-Петербурге, два — в Новосибирске. ДМС и онлайн-консультации специалистов. Поддержку выступлений на конференциях и подготовки публикаций.

Доступ к внутреннему учебному центру: курсам, тренингам и профессиональной литературе.