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.
Наш стек
Go, Kotlin, PostgreSQL, gRPC, S3, Kafka, Kubernetes, PromQL.
Вы будете
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.
Нам важно
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.
Люди, которым не всё равно — ценим инициативу и самостоятельность, доверяем друг другу и даём свободу в принятии решений.
Открытая культура — мы учимся на ошибках и фокусируемся на решении проблем, а не на поиске виноватых.
Сильная команда, которой мы гордимся — обсуждаем идеи, обмениваемся экспертизой, просим совета и поддерживаем друг друга.
Современный стек и развитая инженерная культура - реализуем амбициозные проекты и создаем решения, которых еще нет на рынке.