- Страна
- Россия
Руководитель группы разработки в ML Platform
Оценка ИИВысокий балл обусловлен сильным брендом работодателя, работой над передовыми продуктами (Алиса, Нейро) и отличным социальным пакетом. Вакансия предлагает реальное влияние на процессы разработки внутри всей компании.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Улучшите резюме под эту вакансию
Возьмём требования и создадим новую версию резюме с акцентом на нужный опыт
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует сочетания сильных технических навыков в системном программировании (Go/C++/Java) и управленческих компетенций. Сложность обусловлена масштабом инфраструктуры Яндекса и необходимостью глубокого понимания контейнеризации и MLOps.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЯндекс обычно предлагает зарплаты на уровне или выше медианы рынка для Lead-позиций в Москве. Учитывая сложность задач и масштаб компании, компенсация будет конкурентной для топового сегмента IT-рынка РФ.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Контакты для отклика
Откройте контакты, указанные в вакансии.
Описание вакансии
*✨ Руководитель группы разработки в ML Platform*
Мы запускаем крупный проект, который сделает жизнь наших коллег удобнее. Пользователями нового сервиса станут сотни команд ML-разработчиков Яндекса, которые обучают модели для Алисы, Нейро, Шедеврума и других продуктов.
Какие задачи вас ждут:
• Управление командойВы будете руководить командой из двух разработчиков: ставить задачи, проводить код-ревью, контролировать сроки, заботиться о профессиональном развитии и удовлетворённости коллег, справедливо распределять задачи и отмечать достижения сотрудников.
• Управление кросс-командными проектамиВы синхронизируетесь с командами базовой инфраструктуры и ML-разработчиками, будете планировать релизы и управлять внедрением новых решений.
• Создание кластера для удалённой разработкиВам предстоит создавать решение, которое позволит разработчикам совместно использовать мощные машины с GPU для отладки кода без взаимных помех.
Мы ждём, что вы:• Разрабатывали сложные системы на Go, C++ или Java (достаточно опыта с одним языком, но писать предстоит на Go)
• Руководили командой разработчиков (наставничество, performance review, распределение задач) или готовы к этой роли
• Пишете качественный код с оглядкой на заданную архитектуру сервиса
• Понимаете принципы разработки высоконагруженных приложений
• Понимаете, как работает контейнеризация в Linux
• Готовы погружаться в специфику работы ML-моделей в Яндексе и внедрять новые инфраструктурные решения
Будет плюсом, если вы:
• Участвовали в создании и внедрении инфраструктурных решений в больших компаниях
• Знакомы с инфраструктурными системами (Docker, Kubernetes, Ray, Slurm) или MLOps-инструментами
Почему у нас хорошо:Мы предоставляем полный набор, который поможет уберечься от тревожности и выгорания: ежегодные медицинские чекапы, йога и психотерапия. Это не все бонусы — полный список тут.
*📩* Откликнуться на нашем сайте
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Go
- C++
- Java
- Linux
- Docker
- Kubernetes
- Ray
- Slurm
- MLOps
- High Load
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка опыта управления и разрешения конфликтов внутри команды.
Расскажите о случае, когда в вашей команде возник технический конфликт при выборе архитектурного решения. Как вы его разрешили?
Оценка понимания специфики проекта по созданию GPU-кластера.
С какими основными сложностями вы сталкивались при организации совместного использования GPU-ресурсов в контейнеризированной среде?
Проверка навыков планирования и взаимодействия с другими отделами.
Как вы выстраиваете процесс синхронизации с командами базовой инфраструктуры при запуске кросс-командного проекта?
Оценка технических знаний в области высоконагруженных систем.
Какие паттерны обеспечения отказоустойчивости вы считаете наиболее критичными для инфраструктурных ML-сервисов?
Проверка опыта в MLOps и инфраструктуре.
Был ли у вас опыт работы с Kubernetes или Slurm в контексте обучения нейросетей? Какие ограничения этих систем вы считаете наиболее значимыми?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
