Мы набираем IT специалистов в большую команду для работы на проектах для одного из крупнейших Банков РФ.
Наша платформа машинного обучения переосмысливает подход компаний к искусственному интеллекту, и мы рады, что находимся в авангарде этой области в России.
Будучи членом нашей команды, вы получите возможность работать с экспертами отрасли и вносить свой вклад в новаторские проекты, которые формируют будущее технологий. Независимо от того, являетесь ли вы опытным специалистом или находитесь в начале карьерного пути, мы предлагаем динамичную и благоприятную среду, которая поощряет творчество, сотрудничество и рост.
Присоединяйтесь к нам в нашей миссии по созданию лучшего мира с помощью искусственного интеллекта. Вместе мы сможем раскрыть весь потенциал этой преобразующей технологии и создать решения, которые принесут пользу людям во всем мире.
Обязанности
• Дорабатывать open-source решения, входящие в стек продукта, а также интеграции между ними;
• Сотрудничать с разработчиками фронтенда для интеграции функциональности фронтенда и бэкенда;
• Оптимизировать веб-приложения для достижения максимальной скорости и масштабируемости;
• Писать чистый, хорошо документированный код;
• Устранять неполадки и проводить отладку веб-приложений;
• Быть в курсе новых тенденций и технологий в области разработки фронтенда.
Обязательные требования
• Высшее образование в области разработки программного обеспечения или опыт в роли DevOps/системного администратора от 3 лет;
• Знания компонентов ИТ инфраструктуры, платформ контейнеризации (Doсker,Kubernetes);
• Создание образов для Doсker;
• Знание CI/CD инструментов опыт их внедрения и поддержки для команд разработки ПО (Teamcity, Jenkins, Gitlab, Bitbucket);
• Опыт работы с технологиями виртуализации хранилищ (SAN, NAS, Ceph, Minio и других СХД);
• Опыт сопровождения и поддержки высоконагруженных систем;
• Умение разработки скриптов (Python/bash или любые другие языки);
Будет плюсом
• Работа с GPU:
• Настройка GPU-кластеров (NVIDIA GPU Operator, Kubernetes Device Plugins);
• Умение работать с драйверами NVIDIA (CUDA, cuDNN), контейнеризацией GPU-нагрузок (nvidia-docker);
• Оптимизация распределения GPU-ресурсов (MIG, Multi-Instance GPU);
• Интеграция GPU в ML-пайплайны (настройка очередей задач, изоляция окружений).
• Знакомство с open-source фреймворками для разработки моделей (Mlflow, Kubeflow, ClearML и др.);
• Умение и желание выстраивать коммуникации в команде и вне ее.
