Локация
Москва, Россия, м. Кожуховская; офисный и гибридный формат работы.
Компания
Сбер развивает вычислительную инфраструктуру банка, включая классические и GPU-платформы для ML-команд и внутренних заказчиков.
Что делать
•Формировать целевую архитектуру классической и GPU-вычислительной платформы и проектировать сервисную модель потребления ресурсов.
•Повышать эффективность GPU-парка, строить метрики утилизации и развивать наблюдаемость платформы, включая телеметрию ускорителей и вычислительных фабрик.
•Развивать отказоустойчивую инфраструктуру, участвовать в управлении вычислительными ресурсами, оценивать экономику решений и вести технический жизненный цикл платформы.
•Связывать ML-команды и инфраструктурные подразделения, транслировать требования, учитывать стандарты и оценивать применение AI-агентов для бизнес-задач.
•Переводить запросы заказчиков в инженерные требования и управлять технической работой с внешними вендорами и интеграторами.
Требования
•Понимание профилей нагрузок от интерактивных сессий до многодневных распределённых обучений и жизненного цикла ML-проектов с точки зрения потребителя ресурсов.
•Опыт работы на стыке ML-команд и инфраструктуры, понимание принципов построения классической и GPU-инфраструктуры, архитектуры прикладных систем и SDLC.
•Знание сценариев потребления GPU, методов оптимизации GPU-ресурсов, работы с метриками утилизации и повышения эффективности GPU-парка.
•Опыт работы с серверными платформами и ускорителями, оркестрацией вычислительных ресурсов в Slurm и Kubernetes, multi-tenancy и квотированием.
•Знание основ сетевых технологий L2/L3, балансировки нагрузки и практик DevOps, включая CI/CD и Infrastructure as Code.
•Понимание сценариев потребления виртуальных машин, контейнеров, частных облаков, файловых и блочных СХД и различий их профилей нагрузки с ML.
•Опыт процессной и координационной работы, взаимодействия с вендорами и подрядчиками, а также коммуникации с разработчиками и инфраструктурными инженерами.
•Владение современными AI-инструментами для анализа, проектирования, подготовки документации и автоматизации рутинных задач, включая LLM-ассистентов, AI-агентов и AI-код-ассистентов.
Хорошо, если есть
•Опыт построения архитектурных процессов с нуля: комитетов, процедур согласования и регламентов.
•Навыки использования или внедрения AI-сервисов и создания AI-агентов в продуктовых решениях.
•Опыт проектирования стоек высокой плотности и жидкостного охлаждения.
•Навыки разработки технической документации, архитектурных решений и корпоративных стандартов.
•Опыт работы в регуляторном контуре: аттестация, КИИ, отечественное оборудование и ПО из реестров.
•Публичные доклады и статьи по инфраструктурной тематике.
Культура и преимущества
•Офисный и гибридный формат работы в офисе рядом с м. Кожуховская.
•Ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия.
•Корпоративный спортзал, зоны отдыха и более 400 образовательных программ СберУниверситета.
•Расширенный ДМС и льготное страхование для семьи.
•Льготный ипотечный дисконт, подписка Прайм и вознаграждение за рекомендации сотрудников.
