Java разработчик в команду Model Risk Management

Наша команда внедряет технологические решения для управления рисками в крупном системно значимом банке.

Управление риском — это ключевая функция банков, которые, в свою очередь, являются важнейшей частью финансовой системы и экономики в целом. (https://www.cbr.ru/banking_sector/)

Мы создаем новый продукт по управлению моделями, связанными с моделями рисками и автоматизированной валидации моделей. Это современное и технологичное решение, которое может стать лучшим на рынке (превосходящее аналогичные продукты MLFlow, Kubeless, Kubeflow).

Работа над этим продуктом в нашей команде позволит тебе присоединиться к коллективу профессионалов, объединенных общей идеей; проявить свои навыки и способности; получить поддержку коллег и профессиональный рост.

Для достижения успеха мы ожидаем от тебя проактивность, нацеленность на результат, открытость и доверие к команде, готовность решать творческие, интересные и нестандартные задачи.

Мы разрабатываем набор Java-микросервисов, которые контейнеризируют ML-модели, оснащая их Flask (Python) — «оберткой». Благодаря умному бекенду мы помним, какую модель из какого коммита в какой кластер k8s (можно подключать несколько) мы задеплоили. Системой уже пользуются несколько команд банка в ПРОД, и она продолжает развиваться. Из крутых вещей, которые уже есть, — Spark on Kuber вычисления, когда по HTTP-запросу стартует несколько pySpark-executors, которые забирают данные из развернутого рядом Apache Ignite и выполняют распределенные параллельные вычисления. Из грандиозных планов — NoSQL-хранилище метрик мониторинга ML-моделей с разграниченным доступом к нему команд для просмотра time-series данных о мониторинге моделей.

Описание стека: Java 11, Spring Boot, Apache Ignite, pySpark, Kubernetes, GitLab.