inDrive использует множество ML-моделей в 48 странах, и платформа под ними быстро растет. Команды развертывают решения в Databricks, SageMaker и на собственных GPU-инференсах, а LLM-нагрузки переходят в продакшн.
Мы нанимаем Старшего Backend-инженера для создания и поддержки сервисов и инструментов, от которых зависят ML-команды. Вы будете писать продакшн-код на Go и Python, владеть своими сервисами от проектирования до поддержки по дежурствам (on-call) и изучать MLOps-стек (Terraform, Kubernetes, Databricks, SageMaker) в процессе работы. Вы будете работать с дата-сайентистами, ML-инженерами, а также software и data инженерами.
- Проектировать, создавать и поддерживать backend-сервисы и внутренние инструменты для ML-платформы на Go и Python, и владеть ими в продакшне: доставка, мониторинг, дежурства (on-call).
- Управлять техническими исследованиями и проектированием новых функций платформы. Взвешивать компромиссы и документировать их.
- Создавать и расширять инструменты развертывания и SDK, которые ML-команды используют для доставки моделей, включая serving, автоскейлинг и сбор данных.
- Интегрировать ML-сервисы с более широким backend: синхронная (HTTP, gRPC) и асинхронная (Kafka, RabbitMQ) коммуникация, построенная для надежности при высокой нагрузке.
- Поддерживать полный цикл ML-доставки совместно с дата-сайентистами и ML-инженерами: CI/CD для моделей и пайплайнов, мониторинг и метрики производительности моделей.
- Создавать end-to-end наблюдаемость (observability): метрики, логи, дашборды, трейсинг, оповещения и runbooks.
- Писать инфраструктуру как код (Infrastructure as Code) с помощью Terraform и Terragrunt, и развертывать ее через ревьюированные pull requests.
- Участвовать в ревью кода и дизайна, и помогать повышать инженерный уровень. Менторить инженеров и применять к изменениям, сгенерированным ИИ, тот же стандарт ревью, что и к человеческим.
Требования
- 5+ лет коммерческого backend-инжиниринга, включая высоконагруженные системы.
- Уверенный Go: вы знаете и использовали его продвинутые возможности на продакшне.
- Solid Python для обработки данных (batch, streaming и async) и для кода сервисов.
- Уверенный SQL: проектирование схем, индексы, оптимизация запросов и подходы к масштабированию, такие как репликация и партиционирование. Опыт работы с Redis или аналогичными key-value хранилищами.
- Опыт работы с синхронной и асинхронной коммуникацией сервисов (HTTP, gRPC, Kafka или RabbitMQ), с фокусом на надежность.
- Docker, CI/CD пайплайны и рабочие знания Kubernetes. Опыт работы с основными сервисами AWS/GCP (compute, storage, networking, IAM).
- Понимание жизненного цикла ML: подготовка данных, метрики производительности моделей, нефункциональные требования и концептуальный дрейф (concept drift) на продакшне. Знакомство с scikit-learn, PyTorch/TensorFlow.
- Опыт проектирования и внедрения наблюдаемости (observability): метрики, логирование, дашборды, трейсинг (Prometheus, Grafana, ELK или аналоги).
- Git workflows и code review, уверенное владение командной строкой Linux и основы сетевых протоколов (TCP/IP, DNS, VPC, load balancers).
- Способность четко объяснить компромисс дата-сайентисту, продакт-менеджеру и инженеру по дежурству (on-call engineer).
Приветствуется:
- Практический опыт работы с MLOps-инструментами: Databricks (Unity Catalog, Asset Bundles), SageMaker, Kubeflow, MLflow или Airflow.
- Опыт инференса GPU или LLM (vLLM, Triton, Langfuse).
- Опыт использования AI-ассистентов для кодирования с полным ревью сгенерированных изменений.
- Опыт работы на развивающихся рынках или создания чего-то, где еще нет готовых решений (playbook).
- Опыт работы с инструментами Infrastructure-as-Code (IaC).
Что мы предлагаем
- Реальный масштаб и реальные ограничения: модели, обслуживающие глобальный парк, значимые GPU-бюджеты, LLM-нагрузки, достигающие продакшна.
- Сильный backend-инженер может вырасти в MLOps-домен здесь. Мы научим вас стороне платформы; вы принесете инженерное мастерство.
- Помогите нам бороться с несправедливостью, создавая справедливые возможности для миллионов людей в 48 странах.
- Развивайте свои профессиональные навыки, имея доступ к менторству, карьерному консультированию и обучающим программам.
- Сотрудничайте с командами по всему миру и получайте международный опыт через нашу программу Global Talent Exchange.
- Участвуйте в общекорпоративных челленджах, конкурсах, спортивных мероприятиях, социальных проектах и волонтерских инициативах, инициированных сотрудниками.
- Работайте бок о бок с людьми, которые проявляют инициативу, открыто высказываются и бросают вызов самим себе для роста.
- Улучшайте свои языковые навыки через софинансируемые курсы и внутренние разговорные клубы.
Окончательные льготы могут варьироваться в зависимости от местоположения.
