- Страна
- Россия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Data Acquisition Tech Lead (GigaChat)
Оценка ИИЭто одна из самых престижных ролей на российском рынке в сфере AI/ML. Работа над GigaChat в Сбере предлагает доступ к уникальным мощностям, отличный соцпакет (ипотека, ДМС) и возможность влиять на развитие флагманского продукта.
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль техлида в проекте такого масштаба требует не только глубоких знаний Python/Go/C++, но и уникального опыта работы с петабайтными хранилищами и распределенными системами. Высокая планка требований к опыту (6+ лет) и специфический стек (YTSaurus) делают позицию крайне ответственной.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в объявлении не указана, но для позиции Tech Lead в Сбере в Москве рыночный диапазон составляет от 450 000 до 700 000 рублей плюс значительные годовые бонусы. Предложение, скорее всего, находится в верхней части рынка из-за сложности проекта GigaChat.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в Сбер уже сейчас
Присоединяйтесь к команде GigaChat и создавайте будущее LLM, управляя сбором данных в масштабе петабайт!
Описание вакансии
Data Acquisition Tech Lead (GigaChat)
Должность: Data Acquisition Tech Lead (GigaChat) в Сбер
Команда сбора данных ищет сильного техлида: он будет развивать системы веб‑краулинга и загрузки данных — они обеспечивают поставку петабайтов текстов в обучающие пайплайны.
Основные направления деятельности:
*✔️* проектирование и поддержка масштабируемой инфраструктуры веб‑краулинга для обработки миллиардов страниц
*✔️* развитие пайплайнов загрузки и преобразования сырого контента в структурированные датасеты
*✔️* разработка алгоритмов планирования и приоритизации краулинга с учётом ресурсных ограничений
*✔️* создание систем поиска и индексирования для быстрого отбора данных из полного корпуса
*✔️* обеспечение наблюдаемости систем (метрики, логирование, алертинг) и менторство команды
Требования к кандидату:
*🔹* высшее образование в области computer science, математики или смежной области
*🔹* 6+ лет в разработке ПО, из них минимум 3 года — в создании масштабных распределённых систем
*🔹* уверенное владение Python, Go или C++, опыт работы с Kubernetes либо аналогичными оркестраторами
Будет преимуществом:
*🔸* опыт работы с YTSaurus
*🔸* эксплуатация веб‑краулеров петабайтного масштаба
*🔸* бэкграунд в NLP, извлечении текста или определении языка для многоязычных корпусов
Формат работы: гибридный (2 дня в офисе рядом с м. Кутузовская, 3 дня удалённо)
Условия работы:
*▪️* доступ к кластерам YTSaurus (десятки петабайт данных, десятки тысяч ядер)
*▪️* ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия
*▪️* расширенный полис ДМС с первого дня работы и страхование для семьи
*▪️* льготная программа ипотеки для сотрудников
Отправить отклик: Откликнуться
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Python
- Go
- C++
- Kubernetes
- YTsaurus
- NLP
- Distributed Systems
- Web Crawling
- Data Pipelines
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка опыта проектирования систем, способных обрабатывать миллиарды страниц.
Как бы вы спроектировали архитектуру распределенного краулера, минимизирующую нагрузку на целевые сайты при сохранении высокой скорости сбора?
Оценка навыков работы с большими данными и специфическим стеком компании.
Какие основные сложности возникают при обработке и дедупликации данных в масштабе десятков петабайт в среде YTSaurus?
Проверка алгоритмической подготовки в области приоритизации задач.
Как реализовать систему динамического планирования краулинга, если ресурсы ограничены, а приоритеты источников постоянно меняются?
Оценка опыта в NLP и качестве данных.
Какие методы извлечения чистого текста из HTML вы считаете наиболее эффективными для обучения LLM, и как бороться с 'шумом' в данных?
Проверка лидерских качеств.
Опишите ваш подход к обеспечению наблюдаемости (observability) в сложной распределенной системе и как вы внедряете эти практики в команде.
Похожие вакансии
Team Lead Data Science / ML
MLOps инженер (Team Lead)
MLOps инженер (Тимлид)
Тимлид команды data‑инженеров
Team Lead ML в Авиасейлс (Travelpayouts)
Team Lead Data Engineer
1000+ офферов получено
Устали искать работу? Мы найдём её за вас
Quick Offer улучшит ваше резюме, подберёт лучшие вакансии и откликнется за вас. Результат — в 3 раза больше приглашений на собеседования и никакой рутины!