MLOps Engineer в команду Disrupt

Мы - команда Disrupt в Сбере, часть блока ГенИИ. Отвечаем за все новые воплощения Гиги на рынках и работаем в формате фабрики гипотез: ищем перспективные сценарии, запускаем MVP, масштабируем лучшие продукты.

Ищем ML-инженера, который будет запускать в продакшен и ускорять большие языковые модели на инфраструктуре NVIDIA.* Запускать и поддерживать распределённый инференс LLM на кластере GPU.

• Тюнить движки (vLLM, SGLang, TensorRT-LLM или аналоги) для максимальной скорости и утилизации железа.
• Снижать задержки генерации, повышать пропускную способность и эффективно работать с длинным контекстом в MoE-моделях.
• Применять квантизацию (FP8/INT8), speculative decoding и другие оптимизации без потери качества ответов.
• Находить узкие места по памяти (VRAM/HBM) и сети (NVLink/InfiniBand), устранять OOM и сбои узлов.
• Упаковывать сервисы в Kubernetes/Docker, настраивать автоскейлинг, выкаты и откаты.
• Строить мониторинг метрик вывода (задержки, токены/сек, стоимость за 1М токенов).
• Проводить нагрузочное тестирование и планировать мощности.* От двух лет опыта в ML Engineering, MLOps или высоконагруженном бэкенде. Обязательно хотя бы один свой GPU-сервис, доведенный до продакшена.
• Уверенное владение Python и Linux. Знание Docker, Git, CI/CD и базовая работа с Kubernetes.
• Практический опыт запуска моделей на PyTorch под NVIDIA GPU.
• Опыт работы минимум с одним production-стеком для инференса (vLLM, Triton, TensorRT-LLM, SGLang, TGI или аналоги).
• Понимание того, как устроена память GPU, что такое mixed precision, батчинг, KV-кэш и параллелизм моделей.
• Умение замерять производительность, читать профилировщики (PyTorch Profiler, Nsight, DCGM) и находить баланс между скоростью, качеством ответов и стоимостью вывода.
• Базовое понимание распределенных систем: таймауты, повторы запросов, отказоустойчивость при падении узла и выкат без простоев.

Будет плюсом:

• Умение писать CUDA/Triton kernels, работать с NCCL и быстрой связкой узлов (NVLink/InfiniBand, GPUDirect/RDMA).
• Опыт запуска MoE-моделей с экспертным параллелизмом и очень длинным контекстом.
• Знакомство с KServe или Ray Serve; сбор метрик через Prometheus/Grafana, GPU Operator или DCGM Exporter.
• Навыки конвертации весов моделей, проведения quantization-aware evaluation и сравнения разных движков инференса.
• Базовый C++ или Go для написания быстрых компонентов control/data plane.* комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
• ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия
• корпоративный спортзал и зоны отдыха
• система обучения для профессионального и карьерного развития
• расширенный полис ДМС с первого дня работы и страхование для семьи
• льготная программа ипотеки для сотрудников
• бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров
• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.