Описание
Привет! Это команда ML-инфраструктуры: мы строим платформу, на которой в Ozon обучаются и инферятся ML-модели. Мы ищем стажёра, который хочет разобраться, как устроена инфраструктура для обучения моделей на тысячах GPU, и вместе с нами развивать ядро платформы: планировщик задач для GPU-кластера и слой быстрого хранилища данных (hot storage). Задача команды — выжимать максимум из дорогого GPU-железа: честно распределять карты между командами, не давать им простаивать и максимально быстро доставлять данные и чекпоинты до обучающихся моделей.
Задачи
•Решать задачи в hot storage и планировщике GPU-задач: дорабатывать функциональность, исправлять баги, писать тесты.
•Участвовать в переносе компонентов ядра с Kotlin на Go под руководством ментора.
•Добавлять метрики, дашборды и алерты, чтобы команда лучше видела утилизацию GPU и здоровье сервисов.
•Разбираться в устройстве распределённых систем и Kubernetes на реальных продовых задачах.
•Проходить код-ревью и учиться проектировать решения вместе с опытными инженерами.
Требования
•Уверенное знание хотя бы одного языка программирования (Go, Java, Kotlin, C++, Python) и готовность писать на Go.
•Понимание базовых алгоритмов и структур данных.
•Базовые знания SQL, Linux и Git.
•Интерес к бэкенду, распределённым системам и инфраструктуре.
Будет плюсом
•Пет-проекты, учебные проекты или опыт коммерческой разработки на Go.
•Знакомство с Docker и Kubernetes.
•Представление о gRPC, Kafka, S3 или Prometheus.
•Интерес к ML и тому, как обучаются модели.
Условия
Условий в вакансии нет.
