Вместе с масштабным развитием IT-направления мы формируем культуру Trust and Safety, гарантируя непрерывную безопасность и доверие между компанией, её сотрудниками, пользователями и клиентами.
Мы - направление модерации в отделе Trust & Safety, отвечаем за безопасность и модерацию контента и карточек товаров на WB. Ежедневно через наши системы проходят десятки миллионов карточек товаров, мы обрабатываем сотни миллионов решений по более чем 100 различным ML-моделям. В нашем ведении находится 20+ микросервисов с преимущественно асинхронной архитектурой.
Высокие темпы роста бизнеса ставят перед нами задачи кратного масштабирования системы. Это в свою очередь требует увеличения backend команды для решения сложных технических и архитектурных вызовов. Мы создаем единую ML платформу которая закроет потребности многих DS направлений в компании.
Вам предстоит:
-
Разрабатывать высоконагруженные backend-сервисы для ML-инференса;
-
Проектировать и реализовывать детекторы нового поколения для модерации контента;
-
Интегрировать LLM-решения в существующую архитектуру;
-
Сотрудничать с DS-командой по техническим вопросам интеграции моделей;
-
В рабочее время участвовать в техническом дежурстве для оперативного решения задач DS-команды;
-
Оптимизировать производительность и надежность ML-pipeline;
- Участвовать в написании некоторых сервисов на Go (при желании и готовности развиваться в этом направлении).
Вы нам подходите, если:
- Имеете опыт коммерческой разработки на Python от 3-х лет;
-
Проявляете проактивность и любопытство - много разных интеграций и технологий;
-
У вас есть желание разобраться, как всё работает;
-
У вас есть опыт с Docker, умение работать с git;
-
У вас есть знание или желание изучить Kafka.
Будет преимуществом:
-
Знание Go или сильное желание его изучить (планируем переписывать высоконагруженные сервисы);
-
Опыт работы с Nvidia Triton Inference Server. Через него мы инференсим модели;
-
Понимание PyTorch/TensorFlow и ML-pipeline для инференса на GPU;
-
Знание GitLab CI/CD;
-
Понимание принципов SRE и мониторинга высоконагруженных систем;
-
Опыт работы с Kubernetes и контейнеризацией.