Staff Machine Learning Ops Engineer

Preply масштабирует AI‑поддерживаемую учебную платформу, используемую миллионами учащихся и репетиторов по всему миру. По мере того как ML и GenAI становятся всё более центральными для нашего продукта, маркетплейса и операционных систем, мы ищем Staff ML Ops Engineer, который определит и будет развивать платформу, позволяющую использовать машинное обучение в масштабе компании.

Это роль старшего технического лидера для инженера, способного сочетать глубокую практическую экспертизу с видением платформы. Вы поможете определить текущее и будущее направление ML‑платформы Preply, установить технические стандарты и спроектировать системы, позволяющие командам ML быстро, безопасно и экономично переходить от исследований к продакшну.

Вы будете тесно сотрудничать с руководителями Applied Science, Data, Product и Engineering, чтобы построить масштабируемую, безопасную и наблюдаемую ML‑платформу, поддерживающую несколько бизнес‑направлений.

• Определить техническое видение и дорожную карту ML‑платформы Preply, обеспечивая её способность поддерживать растущее внедрение ML и GenAI в нескольких командах, продуктах и бизнес‑направлениях.
• Возглавить архитектуру возможностей платформы на всём жизненном цикле ML: эксперименты, инженерия признаков, управление артефактами, обучение, развертывание, мониторинг, переобучение и управление.
• Разработать облачно‑нативную инфраструктуру для распределённого обучения и инференса, включая среды на базе GPU, авто‑масштабирование, изоляцию нагрузок, стратегии развертывания и оптимизацию затрат.
• Задать техническое направление CI/CD для ML, внедряя тестирование, валидацию, безопасность, проверки производительности и уверенность в релизе в конвейеры развертывания.
• Установить стандарты наблюдаемости для ML‑систем, включая метрики моделей, состояние сервисов, оповещения, обнаружение дрейфа, качество данных, прослеживаемость и мониторинг бизнес‑влияния.
• Возглавить развитие возможностей GenAI и LLM‑платформы Preleaf, включая создание сервисов LLM Gateway, инфраструктуры векторного поиска, эксперименты с подсказками, оценочные фреймворки, инференс с оптимизацией задержки и надёжные шаблоны обслуживания моделей.
• Сотрудничать с руководителями Applied Science и Data, лидерами Product и командами Engineering для согласования инвестиций в платформу с скоростью экспериментов, эффективностью затрат, надёжностью эксплуатации и влиянием на пользователей.
• Разрабатывать абстракции платформы, внутренние библиотеки, шаблоны и инструменты самообслуживания, помогающие ML‑учёным и инженерам работать быстрее без компромиссов в надёжности и безопасности.
• Выступать в роли технического мультипликатора в инженерных командах, наставляя старших инженеров, влияя на архитектуру, повышая стандарты и помогая командам принимать сложные решения по платформе.
• Выявлять и устранять узкие места на пути от исследований ML к продакшну, делая платформу проще, безопаснее и эффективнее для всей разработки продуктов, основанных на ML.

• 9+ лет инженерного опыта, с существенной глубиной в масштабных ML, данных, инфраструктуре или системах платформ.
• Доказанная способность проектировать и масштабировать продакшн‑уровневые ML‑платформы, поддерживающие множество команд, рабочих процессов и сценариев использования ML.
• Глубокое понимание облачно‑нативной архитектуры и сквозных ML‑рабочих процессов, включая эксперименты, управление признаками, версионирование моделей, обучение, развертывание, мониторинг, бенчмаркинг производительности и управление жизненным циклом.
• Сильный практический опыт работы с облачными платформами, такими как GCP или AWS, Kubernetes, распределёнными вычислениями, CI/CD, наблюдаемостью и практиками инфраструктуры как кода.
• Опыт создания вспомогательных инструментов и возможностей платформы для Applied Scientists, Data Scientists и инженерных команд.
• Сильное техническое суждение и способность принимать прагматичные архитектурные решения в области надёжности, масштабируемости, безопасности, стоимости и опыта разработчиков.
• Отличные навыки коммуникации и влияния, с опытом согласования кросс‑функциональных заинтересованных сторон и трансляции стратегии платформы в реализацию.
• Продемонстрированная способность наставлять инженеров, повышать инженерные стандарты и умножать влияние команд вокруг вас.
• Менталитет, ориентированный на влияние продукта: вы заботитесь о построении возможностей платформы, ускоряющих эксперименты, улучшающих пользовательский опыт и раскрывающих измеримую бизнес‑ценность.
• Знакомство с LLM‑фреймворками и инфраструктурой GenAI, такими как LangChain, LlamaIndex, векторные хранилища, системы поиска, оценка подсказок, обслуживание моделей или наблюдаемость LLM.

• Открытая, совместная, динамичная и разнообразная культура;
• Щедрый ежемесячный бонус на занятия на Preply.com, бюджет на обучение и развитие и свободное время для вашего саморазвития;
• Конкурентный финансовый пакет с долей в компании, отпускным пособием и медицинской страховкой;
• Доступ к бесплатным платформам поддержки психического здоровья;
• Возможность раскрыть потенциал учащихся и репетиторов через изучение и преподавание языков в 175 странах (и продолжается!)