Обязанности:
О компании: Мы разрабатываем AI-сервисы в областях Computer Vision и NLP — но не с нуля, а на базе уже готовых моделей и API. Наша задача — строить быстрые, надёжные и масштабируемые бэкенды, которые умеют: принимать изображения, видео, документы, прогонять их через ML-пайплайны (очереди, воркеры, кэширование), отдавать результат пользователю за секунды. У нас уже есть работающие продукты, сейчас расширяем команду. Что нужно будет делать: Проектировать и разрабатывать асинхронные REST API на FastAPI для приёма файлов (изображения, видео, PDF, аудио). Настраивать очереди задач (Celery / ARQ) и брокеры (Redis / Kafka) для долгих ML-операций: распознавание, OCR, транскрибация, генерация текста. Писать background-воркеры, которые дёргают готовые модели (Hugging Face, YOLO via ONNX, OpenAI API, YandexGPT, локальные LLM) и сохраняют результат в БД. Оптимизировать обработку больших файлов (потоковая загрузка, чанки, временное хранилище, S3-совместимые хранилища). Настраивать кэширование через Redis (повторяющиеся запросы, результаты ML-инференса). Интегрировать внешние API-сервисы (CV-провайдеры, LLM-провайдеры, OCR). Писать тесты (pytest) для всего: эндпоинтов, воркеров, интеграций. Участвовать в код-ревью и поддержке CI/CD (GitLab / GitHub Actions). Наши ожидания: Опыт коммерческой разработки на Python от 3 лет. Понимание особенностей бэкенда для AI/ML: обработка файлов (изображения, видео, PDF) — multipart/form-data, потоковая эпередача, асинхронная обработка через очереди (не держать пользователя HTTP-запросом минутами), интеграция готовых моделей или внешних API (HTTP-клиенты, retry, fallback, таймауты), кэширование результатов инференса (Redis). Уверенное владение FastAPI: async/await, dependency injection, middleware, обработка ошибок, загрузка файлов. Хорошее знание PostgreSQL и SQLAlchemy (отношения, миграции Alembic, индексы, оптимизация запросов). Опыт с очередями: Celery (цветочки, таски, chains) или ARQ, или аналоги. Понимание Kafka (producer/consumer, группы, топики). Docker: писать docker-compose для связки приложение + постгрес + редис + кафка. Git (ветки, rebase, merge), базовый CI/CD. Будет плюсом: Опыт с ML-библиотеками: понимание форматов (numpy, PIL, OpenCV на базовом уровне — понимание того, как передать картинку в модель). Django / DRF. Условия: Занятость: полная, удалёнка (РФ) Зарплата: по результатам технического собеседования в вилке вакансии. Наш стек, основной: Python 3.10+, FastAPI, PostgreSQL + SQLAlchemy + Alembic, Redis, Kafka, Celery / ARQ / background jobs (один из вариантов), Docker / Docker Compose, REST API, Git, CI/CD, Linux basics, Pydantic,pytest.Похожие вакансии
Программист приложений (направление Python)
От 30 000 до 30 000 руб.
Калининград
ОБЩЕСТВО С ОГРАНИЧЕННОЙ ОТВЕТСТВЕННОСТЬЮ "КОДЭ"