Должность: Старший инженер по эксплуатации машинного обучения Компания: Preply Местоположение: Киев / Гибрид / Удаленно

МЫ ДАЁМ ЛЮДЯМ ВОЗМОЖНОСТЬ ПРОДВИГАТЬСЯ ВПЕРЁД.

В Preply мы создаем возможности для обучения, меняющие жизнь. Мы помогаем людям открывать магию идеального репетитора, выстраивать персонализированный путь обучения и оставаться мотивированными для постоянного роста. Наш подход основан на человеческом взаимодействии и технологической поддержке — и это приносит реальные результаты.

Мы только что достигли статуса «единорога» с привлечением $150 млн в рамках раунда Серии D, ускоряя нашу миссию по трансформации образования с помощью человеко-ориентированного обучения с усилением искусственного интеллекта. Сегодня более 100 000 репетиторов обучают более чем 90 языкам учеников в 180 странах — и это только начало. Как компания, определяющая свою категорию, мы формируем будущее образования в глобальном масштабе.

Каждый урок Preply — это искра перемен, источник амбиций и двигатель значимого прогресса. Присоединиться к Preply — значит помочь определить будущее образования в глобальном масштабе и создать нечто по-настоящему важное для миллионов людей каждый день.

ПОЗНАКОМЬТЕСЬ С КОМАНДОЙ!

Preply масштабирует платформу обучения на базе искусственного интеллекта, которой пользуются миллионы учеников и репетиторов по всему миру. Поскольку ML и GenAI становятся всё более центральными для наших продуктов, маркетплейса и операционных систем, мы ищем Старшего инженера по эксплуатации машинного обучения (Staff ML Ops Engineer), который определит и будет развивать платформу, обеспечивающую машинное обучение в масштабах компании.

Это руководящая техническая позиция для инженера, который может сочетать глубокую практическую экспертизу с видением платформы. Вы будете помогать определять текущее и будущее направление ML-платформы Preply, устанавливать технические стандарты и проектировать системы, которые позволяют ML-командам быстро, безопасно и экономически эффективно переходить от исследований к продакшену.

Вы будете тесно сотрудничать с лидерами в области прикладных наук, данных, продуктов и инженерии для создания масштабируемой, безопасной и наблюдаемой ML-платформы, которая поддерживает множество бизнес-направлений. Ваш вклад будет заключаться не только в системах, которые вы проектируете, но и в стандартах, которые вы устанавливаете, инженерах, которых вы обучаете, и технических решениях, риски которых вы помогаете снизить во всей организации.

ПОЧЕМУ ЭТА РОЛЬ ВАЖНА:

Следующий этап роста Preply зависит от того, чтобы сделать ИИ масштабируемой возможностью для всей компании, а не набором разрозненных моделей и экспериментов. Эта роль определит, как ML-системы будут создаваться, развертываться, отслеживаться и улучшаться во всей компании.

Вы будете формировать платформу, которая обеспечивает персонализированное обучение, более умные возможности для репетиторов и учеников, аналитику маркетплейса, генерацию контента, автоматизацию и будущие GenAI-продукты. Цель — значительно упростить для команд превращение ML-идей в надежные, безопасные и экономически эффективные продуктовые решения в глобальном масштабе.

ЧТО ВЫ БУДЕТЕ ДЕЛАТЬ:

• Определять техническое видение и дорожную карту ML-платформы Preply, обеспечивая её способность поддерживать растущее внедрение ML и GenAI в различных командах, продуктах и бизнес-направлениях.
• Руководить архитектурой возможностей платформы на протяжении всего жизненного цикла ML: экспериментирование, инженерия признаков (feature engineering), управление артефактами, обучение, развертывание, мониторинг, переобучение и управление (governance).
• Проектировать облачную инфраструктуру для распределенного обучения и инференса, включая среды на базе GPU, автомасштабирование, изоляцию рабочих нагрузок, стратегии развертывания и оптимизацию затрат.
• Определять техническое направление CI/CD для ML, встраивая тестирование, валидацию, безопасность, проверки производительности и уверенность в релизе в конвейеры развертывания.
• Устанавливать стандарты наблюдаемости (observability) для ML-систем, включая метрики моделей, работоспособность сервисов, оповещения, обнаружение дрейфа (drift detection), качество данных, отслеживание происхождения (lineage) и мониторинг влияния на бизнес.
• Возглавить развитие возможностей платформы Preply для GenAI и LLM, включая создание сервисов LLM Gateway, инфраструктуры векторного поиска (vector retrieval), экспериментирование с промптами, фреймворки оценки, инференс с оптимизированной задержкой и надежные паттерны обслуживания моделей (model-serving).
• Сотрудничать с руководителями направлений прикладных наук и данных, руководителями продуктов и инженерными командами для согласования инвестиций в платформу со скоростью экспериментирования, экономической эффективностью, операционной надежностью и влиянием на пользователей.
• Проектировать абстракции платформы, внутренние библиотеки, шаблоны и инструменты самообслуживания, которые помогают ML-ученым и инженерам двигаться быстрее, не жертвуя надежностью или безопасностью.
• Выступать в роли технического усилителя для инженерного отдела, обучая старших инженеров, влияя на архитектуру, повышая стандарты и направляя команды при принятии сложных технических решений по платформе.
• Определять и устранять узкие места на пути от ML-исследований к продакшену, делая платформу проще, безопаснее и эффективнее для всей разработки ML-продуктов.

ЧТО НУЖНО ДЛЯ УСПЕХА:

• Более 9 лет опыта в инженерии, с глубокой экспертизой в крупномасштабных ML, данных, инфраструктуре или платформенных системах.
• Подтвержденная способность проектировать и масштабировать ML-платформы продакшен-уровня, которые поддерживают множество команд, рабочих процессов и ML-кейсов.
• Глубокое понимание облачной архитектуры (cloud-native) и сквозных ML-рабочих процессов, включая экспериментирование, управление признаками (feature management), управление версиями моделей, обучение, развертывание, мониторинг, бенчмаркинг производительности и управление жизненным циклом.
• Значительный практический опыт работы с облачными платформами, такими как GCP или AWS, Kubernetes, распределенными вычислениями, CI/CD, наблюдаемостью (observability) и практиками Infrastructure-as-Code.
• Опыт создания вспомогательных инструментов и платформенных возможностей для прикладных ученых, специалистов по данным и инженерных команд.
• Сильное техническое суждение и способность принимать прагматичные архитектурные решения, учитывающие надежность, масштабируемость, безопасность, стоимость и опыт разработчика.
• Отличные коммуникативные навыки и умение влиять, с опытом согласования интересов кросс-функциональных стейкхолдеров и преобразования стратегии платформы в действия.
• Подтвержденная способность обучать инженеров, повышать инженерные стандарты и усиливать влияние команд вокруг вас.
• Ориентация на результат для продукта: вы заинтересованы в создании возможностей платформы, которые ускоряют экспериментирование, улучшают пользовательский опыт и открывают измеримую бизнес-ценность.
• Знакомство с фреймворками LLM и инфраструктурой GenAI, такими как LangChain, LlamaIndex, векторные хранилища (vector stores), системы поиска (retrieval systems), оценка промптов (prompt evaluation), обслуживание моделей (model serving) или наблюдаемость LLM (LLM observability).

ПОЧЕМУ ВАМ ПОНРАВИТСЯ В PREPLY

• Открытая, коллаборативная, динамичная и разнообразная культура;
• Щедрое ежемесячное пособие на уроки на Preply.com, бюджет на обучение и развитие, а также время для саморазвития;
• Конкурентоспособный финансовый пакет с опционами акций (equity), отпуском и медицинской страховкой;
• Доступ к бесплатным платформам поддержки психического здоровья;
• Возможность раскрыть потенциал учеников и репетиторов через изучение и преподавание языков в 175 странах (и это число растет!)

НАШИ ПРИНЦИПЫ

• Заботимся о том, чтобы менять мир — Мы увлечены своей работой и глубоко заботимся о её жизни, меняющей мир.
• Мы делаем это для учеников — Как для Preply, так и для репетиторов, ученики — это причина, по которой мы делаем то, что делаем. Каждый день мы сосредоточены на том, чтобы дать репетиторам возможность предоставлять исключительный опыт обучения.
• Продолжаем совершенствоваться — Чтобы создать выдающийся клиентский опыт, мы фокусируемся на простоте, плавности и удовольствии, постоянно совершенствуя его, поскольку каждая деталь имеет значение.
• Время действовать — В быстро меняющемся мире важно, как быстро мы действуем. Сейчас время действовать, чтобы добиться великих свершений.
• Дисциплинированное исполнение — То, что делает нас дисциплинированными, — это превосходство в нашем исполнении. Мы ставим четкие цели, фокусируемся на важном и эффективно используем наши ресурсы.
• Погружаемся в суть — Мы используем деловую хватку и любопытство, чтобы исследовать расхождения между цифрами и историями, раскрывая значимые выводы для принятия наших решений.
• Мышление роста — Мы активно ищем возможности для роста и верим, что сегодняшняя лучшая производительность становится отправной точкой завтрашнего дня. Мы со смирением принимаем обратную связь и учимся на неудачах.
• Повышаем планку — Мы постоянно повышаем наши стандарты производительности, наряду с каждым новым сотрудником и повышением. Мы создаем разнообразные и высокопроизводительные команды, которые могут добиться реальных изменений.
• Ставим под сомнение, не соглашаемся и придерживаемся — Мы ценим открытое и честное общение, даже когда мы не полностью согласны. Мы высказываем свое мнение, ставим под сомнение, когда это необходимо, и полностью придерживаемся принятых решений.
• Одна Preply — Мы ставим во главу угла сотрудничество, инклюзивность и успех нашей команды, а не личные амбиции. Вместе мы поддерживаем и отмечаем прогресс друг друга.

РАЗНООБРАЗИЕ, РАВЕНСТВО И ИНКЛЮЗИВНОСТЬ

Preply.com стремится создать инклюзивную среду, в которой могут процветать люди с разнообразным опытом. Мы верим, что наличие различных мнений и точек зрения является ключевым ингредиентом нашего успеха как межкультурной Ed-Tech компании. Это означает, что Preply будет рассматривать все заявления о приеме на работу независимо от расы, цвета кожи, религии, гендерной идентичности или выражения, сексуальной ориентации, национального происхождения, инвалидности, возраста или статуса ветерана.