← К каталогу
OZ

Ozon

Старший Go-разработчик, ML-платформа

УдалённоSeniorМосква, Россия5 ч назад
СИГНАЛ JOBRADAR75/100Нормальный сигнал актуальности
ПАСПОРТ ВАКАНСИИ

Что JobRadar наблюдает сейчас

Балл строится только на фактах из источников: свежести подтверждения, возрасте записи и происхождении вакансии. Это не гарантия найма и не оценка работодателя.

Последнее подтверждение27 мин. назад
Впервые замечена5 ч назад
Активные источники1 источник
ПроисхождениеПубличный источник
О ВАКАНСИИ

Описание вакансии

Привет! Это команда платформы инференса Ozon.

Мы строим ML-инфраструктуру, отвечающую за финальный и самый критичный этап жизненного цикла моделей — их работу в реальных продуктах. Через нашу платформу проходят ранжирование, рекомендации, компьютерное зрение и другие ML-сценарии, влияющие на миллионы пользователей.

Наша миссия — создавать отказоустойчивую и высокопроизводительную платформу инференса, способную выдерживать пиковую нагрузку 200K+ RPS и эффективно управлять кластерами GPU-серверов.

Мы работаем на стыке сильной backend-инженерии (многопоточность, распределённые системы, Kubernetes) и глубокой ML-специфики с фокусом на оптимизацию работы моделей на GPU.

Наш стек

  • Платформенные сервисы: Go, Java.
  • ML-интеграции: Python.
  • Инфраструктура: Kubernetes, Docker, Triton Inference Server.
  • Хранилища и обмен данными: Kafka, PostgreSQL, Redis, S3.

Вы будете

  • Проектировать и разрабатывать высоконагруженные сервисы для инференса ML-моделей в облачной среде.
  • Оптимизировать выполнение моделей на GPU: batching, управление GPU-памятью, настройка GPU sharing (MIG), снижение latency.
  • Интегрировать ML-рантаймы (TensorRT, ONNX Runtime) в платформенную инфраструктуру на Java и Go.
  • Разрабатывать механизмы автоскейлинга и эффективного распределения нагрузки между инференс-сервисами.
  • Обеспечивать SLA платформы: участвовать в разборе инцидентов, выявлять узкие места и внедрять системные решения для повышения стабильности и производительности.

Примеры задач

  • Разработка унифицированного API инференса, абстрагирующего команды Data Science от особенностей GPU и рантаймов.
  • Автоматическая оптимизация и конвертация моделей под различные типы GPU.
  • Реализация асинхронного инференса с автоскейлингом в Kubernetes.
  • Повышение утилизации GPU-кластера без деградации latency.

Нам важно

  • Опыт коммерческой разработки на Go или Java/Kotlin от 4 лет.
  • Опыт проектирования микросервисной архитектуры и работы с распределёнными системами.
  • Понимание…

Здесь показан очищенный фрагмент описания из источника. Полные условия и актуальность вакансии проверьте на странице работодателя.

ИсточникHeadHunter / Developers / RU / between3And6