Руководитель группы разработки в ML Platform

Описание

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. Сервис будет включать несколько ключевых компонентов: Managed DevCluster для удалённой разработки и тестовых запусков на GPU; инструмент для простого и эффективного запуска процессов обучения на кластере YTsaurus с тысячами GPU; оркестратор, который позволит описывать графы подготовки данных на Python и SQL; решение для трекинга ML-экспериментов (похожее на Weights & Biases); MLOps-систему для хранения моделей и управления их жизненным циклом. Ищем опытного Team Lead, который разбирается в разработке сложных высоконагруженных систем. Вам предстоит управлять небольшой командой, курировать кросс-командные проекты и писать код для сервисов будущей ML-платформы Яндекса. 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 проектамиСоздание глобальной ML-инфраструктуры затрагивает множество смежных подразделений. Вы будете связующим звеном: 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. Требования: Разрабатывали сложные системы на Go Руководили командой разработчиков (наставничество, performance review, распределение задач) или готовы к этой роли Ведёте кросс-командные проекты, собираете требования и договариваетесь со смежниками 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