ML engineer (Test Data Management)

Test Data Management - AI-powered система по управлению тестовыми данными. Как часть платформенного решения, TDM сокращает потери в производстве путем внедрения лучших практик в тестировании и автоматизации рутинных операций.

Продукт Platform V Test Data Management направлен на автоматизацию процессов тестирования. Тестирование является неотъемлемой частью производственного процесса. Эффективное управление тестовыми данными позволяет улучшить качество конечного продукта и снизить количество ошибок, обнаруженных на поздних этапах разработки. Это также способствует более быстрому выпуску новых функций и обновлений, что в конечном итоге повышает удовлетворенность пользователей и конкурентоспособность компании.

Важность тестовых данных для тестирования обусловлена тем, что они позволяют моделировать реальные условия работы продукта и выявлять потенциальные ошибки на ранних этапах. Это способствует улучшению качества продукта и снижению рисков в процессе разработки.

Стек продукта

• Фронт: TypeScript, React, antd, redux
• Бэк: Java, Spring, Kotlin, Kafka, Postgres SQL
• Инструменты, помимо разработки: k8s, helm, Jenkins, Nexus, SALM, Checkmarx, ELK, Grafana.

Основные функции и задачи:

• генерировать и проверять гипотезы на основе данных, искать инсайты
• построение ML-моделей на основе клиентских данных: численные агрегаты, временные ряды, транзакционные эмбеддинги, графы и последовательности событий
• исследование современных подходов к рекомендациям
• анализ требований, проектирование и реализация новой функциональности и исправление багов
• разработка и поддержка backend-сервисов, включая чат-ботов и системы RAG
• проектирование архитектуры приложений и внедрение ML-моделей в промышленную эксплуатацию
• интеграция различных решений с другими системами, обеспечение их взаимодействия
• работа с LLM, включая prompt engineering и оптимизацию взаимодействия с крупными языковыми моделями (используется GigaChat)
• обеспечение поддержки 3его уровня (поиск и решение проблем)
• взаимодействие с разработчиками и другими участниками команд в формате Agile
• участие, в совместном с командой, принятии архитектурных и технических решений.

Мы ожидаем

• опыт программирования на Python и знание принципов ООП
• умение писать читабельный и поддерживаемый код
• понимание процессов и этапов внедрения приложений в промышленную среду
• опыт работы с контейнеризацией и такими библиотеками, как asyncio, threading, и SQLAlchemy, alembic
• уверенные навыки работы в терминале Linux и с БД (PostgreSQL)
• опыт в задачах NLP: векторизация текста, классификация запросов, разработка RAG систем
• знание основных алгоритмов машинного обучения для решения задач классификации и кластеризации
• практический опыт работы с популярными ML библиотеками (pandas, numpy, SQLAlchemy, transformers, langchain и др.).

Будет плюсом:

• опыт аналитики и сравнения результатов экспериментов;
• понимание устройства основных архитектур нейросетей;
• опыт работы с OpenApi (swagger);
• опыт написания Unit-тестов (например, JEST);
• работа с Git, Docker, Bitbucket, Jira, Confluence;
• понимание ООП;
• понимание, работает клиент-серверное приложение (RESTful, WebSocket);
• опыт работы в Scrum команде;
• знакомы с жизненным циклом выпуска ПО и общее представление о CI/CD инструментах.

Мы предлагаем:

• годовой бонус и ежегодный пересмотр зарплаты
• расширенный ДМС с первого дня, страхование жизни, корпоративная пенсионная программа
• статус аккредитованной ИТ-компании со всеми преимуществами(отсрочка от срочной службы)
• льготная ипотека для сотрудников, подписка СберПрайм+, скидки от партнеров и сервисов группы компаний
• корпоративный университет Сбера, внутренняя образовательная платформа, участие в IT-конференциях
• офис с видом на набережную, зонами отдыха и спортзалом
• 90 дней удаленной работы из любого региона
• реферальная программа (бонус до 100 000 рублей).