ML Engineer (Multimodal GigaChat Data)
Зарплата не указана
СБЕР · Москва
Мультимодальные датасеты. Сбор и подготовка данных для задач с изображениями, аудио и видео: диалоги, инструкции, пользовательские сценарии. Пайплайны данных.
«UZUM TECHNOLOGIES» · Москва
Проектировать архитектуру: участвовать в формировании архитектурного облика наших продуктов и платформы Feature Store. Разрабатывать и внедрять: реализовывать сложные задачи по...
Зарплату работодатель не назвал — вилку обсуждают на собеседовании. В требованиях: flink, apache spark, java, scylladb. Компания нанимает активно — открытых позиций сейчас 228.
О нас и проекте
Мы — команда разработки в составе крупного стрима Data Platform. Мы создаем и развиваем Customer Catalog — высоконагруженную платформу класса Feature Store. Наша главная текущая задача — построение собственной платформы для потоковой обработки данных (Streaming).
Помимо стриминга, мы создаем внутренние DWH-инструменты на Golang и Scala, поэтому у нас много классической и интересной разработки. В нашей экосистеме мы активно используем кластер ScyllaDB, Spark и Airflow. Мы искренне ценим качество кода и используем все современные инженерные практики: автоматическое тестирование, выстроенный CI/CD, тщательный code review.
Сейчас в команде 3 сильных разработчика, и мы планируем расширение до 5 человек. Ищем зрелого инженера (ближе к Senior), который усилит нашу экспертизу.
Наш технологический стек:
Стриминг и инфраструктура: Flink, Kubernetes (k8s)
Работа с данными и оркестрация: ScyllaDB кластер, Apache Spark, Apache Airflow
Основной стек: Python, Java
Инструменты DWH / Дополнительный стек: Golang, Scala
Чем предстоит заниматься:
Проектировать архитектуру: участвовать в формировании архитектурного облика наших продуктов и платформы Feature Store.
Разрабатывать и внедрять: реализовывать сложные задачи по потоковой обработке данных, интеграции со ScyllaDB/Spark и DWH-инструментам.
Оценивать и планировать: декомпозировать задачи, участвовать в планировании спринтов и оценивать трудозатраты.
Отвечать за качество: писать юнит- и интеграционные тесты, проводить перекрестное code review.
Поддерживать решения: осуществлять саппорт разработанных инструментов при возникновении инцидентов (3-я линия).
Ближайшие цели и ключевые задачи сотрудника :
Проектирование и запуск NRT-пайплайнов: разработать и вывести в прод серию отказоустойчивых потоковых пайплайнов Near Real Time для обеспечения работы кредитного конвейера и систем антифрода.
Обеспечение данными ML и витрин: выстроить эффективную поставку потоковых данных (фичей) для real-time обучения и инференса ML-моделей.
Интеграция с клиентскими сервисами: настроить быструю отдачу агрегированных данных для мобильного приложения банка и смежных внутренних платформ.
Участие в развитии Feature Store: внести вклад в проектирование архитектуры нашей целевой стриминг-платформы на базе Apache Flink и ScyllaDB.
Мы ожидаем:
Будет плюсом:
Опыт работы с высоконагруженными NoSQL базами данных (желательно ScyllaDB или Apache Cassandra).
Интерес к backend-разработке и готовность/желание писать или кодить на Golang и Scala для задач DWH.
Мы предлагаем:
Амбициозные задачи и возможность влиять на ключевые бизнес-процессы;
Сильная техническая команда, которая всегда готова делиться опытом;
Крутая продуктовая культура. Опираемся на исследования и метрики, фокусируемся на результате;
Свобода действий и возможность напрямую влиять на развитие бизнеса;
Гибкий график. Гибридный или удаленный формат работы на выбор главное — результат;
Официальное оформление по ТК УЗ; Три дополнительных оплачиваемых дня к отпуску;
Мы резидент IT-парка, наши специалисты могут получить IT-визу, которая приравнивается к ВНЖ;
Развитие личного бренда на конференциях, митапах и внутренних событиях.
Вакансия опубликована 25 сентября, проверена 29.09.2026. Открыть оригинал.
Отклик оформляется на странице работодателя — кнопка выше ведёт туда напрямую. Перед отправкой стоит подогнать резюме под текст вакансии: работодатели читают первые строки и ищут в них свои слова. Если рассылаете отклики десятками, посмотрите сервис автооткликов — он отправляет их за вас по заданным настройкам, до 50 в сутки. Про сам поиск работы есть разбор в статье как быстро найти работу.
Вилку работодатель не назвал — обсуждать деньги придётся на собеседовании. Для ориентира: в среднем по направлению «Дата-сайентист» платят 190 000 ₽.
В требованиях указано: более 6 лет. Формат работы удалённый, переезд не потребуется.
Да, на 29.09.2026 она активна: каждую ночь каталог сверяется с источником, закрытые предложения помечаются и уходят из списков.
Uzum — это новая уникальная компания в Узбекистане, первая технологичная экосистема сервисов в стране. Мы развиваем сразу несколько высокотехнологичных продуктов, чтобы у миллионов жителей страны был доступ к безграничному ассортименту товаров с быстрой доставкой, а также финансовые сервисы, помогающие в решении бытовых задачи и развитии бизнеса. Мы строим собственную IT-платформу, развиваем систе…
Открытых вакансий: 228Соседи по направлению с близкими требованиями.
Зарплата не указана
СБЕР · Москва
Мультимодальные датасеты. Сбор и подготовка данных для задач с изображениями, аудио и видео: диалоги, инструкции, пользовательские сценарии. Пайплайны данных.
Зарплата не указана
YADRO · Москва
Проектирование и поддержка GPU-кластера инференса (Nvidia) для десятков тысяч пользователей: скалирование, балансировка и приоритизация запросов, пользовательские лимиты.
Зарплата не указана
ИК СИБИНТЕК · Москва
Организация и ведение операционной деятельности команды: дейли-митинги, спринт-планирования, ретроспективы, проведение демо для заказчика. Управление командам разработки ИИ проектов...
Зарплата не указана
БЮРО 1440 · Москва
Проводить исследования и писать тесты к разработанным алгоритмам. Разрабатывать инструменты автоматизации настроек, проверок и выпуска прибора. Участвовать в стендовой отработке...
Зарплата не указана
Онкодиагностика Атлас · Москва
Проектирование и развитие пайплайнов обработки данных. Создание и дизайн новых NGS-продуктов, а также разработка ПО для анализа этих данных.
Зарплата не указана
WINLINE · Москва
Реализация в тандеме с архитектором физического уровня архитектуры данных в DWH для всех слоев (raw data layer, core data layer...
Зарплата не указана
«UZUM TECHNOLOGIES» · Москва
Алгоритмическая модерация контента: detection, segmentation, classification изображений. Извлечение ключевой информации (KIE) из объявлений. Feature engineering и стандартизация товарных данных.
Зарплата не указана
«UZUM TECHNOLOGIES» · Москва
Модели спроса и цены: прогноз спроса, оценка влияния цены и скидки на продажи, рекомендации по оптимальной цене. Качество моделей: feature...
Зарплата не указана
«UZUM TECHNOLOGIES» · Москва
Строить полный data flow: от получения данных из источников и их транспортировки до обработки, хранения и предоставления потребителям.
Пригодится до собеседования: сколько останется на руки от названной суммы, как считаются отпускные и переработки.
Модели машинного обучения, прогнозы и рекомендации: Python, статистика, продакшен.