Описание
Циан развивает продукт о недвижимости с несколькими типами недвижимости и сделок, сервисами, информационными материалами и собственным медиа. AI-платформа обеспечивает ML- и LLM-инфраструктуру для продуктовых команд и внутренних пользователей: поддерживает жизненный цикл около 150 моделей в производственной среде, предоставляет шлюз к внешним и собственным LLM, инференс на GPU и корпоративного AI-ассистента.
Задачи
•Развивать LLM-платформу как внутренний продукт: шлюз к моделям с учётом квот и стоимости, инференс в собственном контуре, выбор и оценку моделей, защиту чувствительных данных и инфраструктуру для агентских сценариев
•Переводить продуктовые интеграции с внешних LLM на модели в собственном контуре и модели российских провайдеров
•Отвечать за GPU-мощности: планировать ёмкость, размещение с резервированием, выбор между арендой и собственным оборудованием, расчёт окупаемости и бюджет капитальных и операционных расходов
•Поддерживать и развивать ML-платформу: Kubernetes, реестр моделей, обслуживание моделей, обновления с учётом требований безопасности, наблюдаемость и надёжность
•Выстраивать обработку запросов к платформе: единую точку приёма, приоритизацию, границы ответственности платформы и прикладных решений, документацию для самообслуживания
•Руководить командой, нанимать и развивать инженеров
•Взаимодействовать с информационной безопасностью по персональным данным, 152-ФЗ и prompt injection, а также с SRE, инфраструктурой и Data Platform по данным, Kafka и вычислениям
•Формировать и защищать стратегию развития ML/AI-платформы
Требования
•Опыт руководства ML- или LLM-платформой либо инфраструктурной командой
•Практическое понимание инфраструктуры LLM: serving, ограничения и утилизация GPU, производительность, стоимость токена, оценка качества моделей, выбор между собственными моделями и внешним API
•Опыт MLOps: Kubernetes, реестр и отслеживание моделей, CI/CD моделей, эксплуатация большого числа моделей
•Умение управлять внутренним продуктом, переводить размытые запросы в задачи с критериями результата, отказывать с предложением альтернативы и удерживать фокус команды на 2–3 главных целях
•Уверенная коммуникация с топ-менеджментом и заказчиками
•Опыт работы с требованиями безопасности и регулирования, умение договариваться об этапности
•Финансовая грамотность: бюджетирование, обоснование закупок оборудования и найма, прогнозирование потребления
Будет плюсом: опыт миграции с зарубежных LLM API на собственный хостинг или российских провайдеров, опыт работы с агентскими платформами, MCP, автономными агентами, маршрутизацией LLM, кэшированием KV-cache, NLP и оценкой моделей, выявлением и маскированием персональных данных, эталонными наборами данных, бенчмаркингом моделей, наймом LLM/GPU-инженеров и построением ML-гильдии или центра экспертизы, знакомство с Kafka, Spark, Feast, JupyterHub и Kubeflow
Условия
•Удалённая работа с возможностью посещать офисы
•Офисы в Москве, Санкт-Петербурге и Новосибирске
•Кухни, снеки, фрукты, кофе и чай, тихие комнаты
•Ментор в первые месяцы, затем личный план развития и возможность развивать профессиональные и гибкие навыки на практике, обучении и конференциях
•ДМС с первого рабочего дня, включая стоматологию, госпитализацию и страховку для поездок за пределы страны
•5 дополнительных дней отдыха в год
•Кафетерий льгот Aladdin и PrimeZone
•Денежный депозит 25 000 рублей на фитнес, обучение, развлечения, консультации специалистов, покупки и подарки
•Компенсация 10 рабочих дней больничного в год после испытательного срока
