Python-разработчик в команду ML-платформы
В работе мы ставим амбициозные цели и не останавливаемся на достигнутом. Поэтому для нас так важно, чтобы каждый участник большой команды Авито разделял культуру компании. Погрузиться в неё помогает Манифест, в котором собраны наши основные ориентиры — миссия, ценности, принципы работы manifesto.avito.com
О команде
Команда Notebooks - одна из команд ML Platform Avito, отвечающее за создание современного, продуктивного и безопасного DS-опыта на базе Jupyter и Kubeflow.
Мы строим единое рабочее пространство, с интеграциями с другими платформами в котором Data Scientists, аналитики и инженеры могут разрабатывать, экспериментировать и доставлять модели в продакшн — без рутины, без инфраструктурных барьеров и с полной воспроизводимостью.
Сегодня наша платформа используется десятками DS-команд и обрабатывает тысячи ML-экспериментов ежемесячно.
Но мы только в начале пути: впереди — интеграция с GenAI, low-code pipeline, расширение интеграций с другими внутренними платформами.
Вам предстоит:
- проектировать, разрабатывать и поддерживать cloud-native решения для задач data science;
- реализовывать интеграции с корпоративной инфраструктурой: Vault (секреты), S3 (ceph), внутренней платформой разработки (PaaS, для обращения к сервисам);
- участвовать в создании ML Project Dashboard — единого пространства для управления экспериментами, моделями, AB-тестами;
- строить единый SDK и CLI для работы с платформой из кода.
Мы ждём, что вы:
- отлично владеете Python, но не боитесь использовать другие языки и инструменты там, где это уместно;
- имеете опыт разработки высоконагруженных сервисов в Kubernetes-окружении (CRD, PVC, RBAC, service mesh — не пугают или готовы их изучить);
понимаете, что инженер — это не только код, но и проектирование, мониторинг, документация и обратная связь от пользователей.
Будет здорово, если вы:
- имеете опыт работы с Kubeflow, MLflow, Jupyter или аналогами;
- участвовали в разработке ML-платформ;
- понимаете боль Data Scientists изнутри — либо работали с ними, либо сами пробовали писать ML-код;
- интересуетесь GenAI, агентами, RAG и тем, как это интегрировать в рабочий процесс;
- имеете опыт написаний кода на go или желание его выучить.
Работа у нас — это:
- возможность реализовать свои идеи в проекте с многомиллионной аудиторией;
- талантливая команда, готовая поддержать ваши инициативы;
- мощное железо, дополнительные мониторы и всё, что нужно для продуктивной работы;
- прозрачная система премий, достойная зарплата — размер обсудим на собеседовании;
- личный бюджет на обучение, который можно тратить на книги, курсы и конференции;
- забота о здоровье: с первого дня у вас будет ДМС со стоматологией, в офисе принимают терапевт и массажист;
- удалёнка и замечательный офис в двух минутах от метро «Белорусская»: панорамный вид на центр города, места для уединённой работы и зоны отдыха.
