Обязанности:
ООО «Полиматика Рус» – российский разработчик решений в сфере бизнес-аналитики и планирования. С 2011 года компания создает и развивает линейку продуктов для анализа данных, формирования аналитической информации и поддержки принятия управленческих решений под брендом Polymatica. Одним из флагманских продуктов являются Polymatica ML – платформа для построения моделей машинного обучения и управления ими. Проект разворачивается в self-hosted Kubernetes, состоит из нескольких модулей и сейчас находится на этапе выработки стратегии, глубокой переработки архитектуры и развития продукта. Команда небольшая — сейчас один backend и один frontend разработчик. Это означает высокую степень самостоятельности: ты принимаешь технические решения, выбираешь подходы и несёшь за них ответственность. Мы ищем человека, который воспринимает это как возможность, а не как неудобство. Технологический стек: Python 3.12+, FastAPI, pytest, PyTorch, Docker, Kubernetes (self-hosted), Helm, GitLab CI, Grafana, Prometheus, Loki, PostgreSQL, Redis, ClickHouse, RabbitMQ, MinIO / S3 (boto3), scikit-learn. Чем предстоит заниматься: Поддерживать и развивать существующие модули ML-платформы Участвовать в выработке стратегии переработки архитектуры и самостоятельно её реализовывать Деплоить и обслуживать ML-модели в продакшене (Kubernetes, Helm) Настраивать мониторинг и алерты: Prometheus, Grafana, Loki Проводить code review (нередко — собственного кода), документировать архитектурные решения Участвовать в планировании спринтов, самостоятельно управлять задачами в backlog Мы ждем от вас: Знание Python 3.12+: типизация, async/await, модульная структура Чистый код: SOLID, dependency injection, покрытие тестами (pytest) Знание REST API на FastAPI конфигурация через pydantic / YAML / env Опыт рефакторинга существующего кода Опыт деплоя и обслуживания ML-моделей в продакшене MLflow: трекинг экспериментов, реестр моделей S3 / MinIO (boto3, aioboto3): хранение ML-моделей, датасетов, артефактов обучения RabbitMQ / FastStream: async event-driven обработка (запуск обучения, уведомления) Celery + Dask: очередь задач для обучения моделей, распределённые вычисления над данными scikit-learn, PyTorch: понимание работы ML-моделей на уровне разработчика платформы (не data scientist) Работа с данными: pandas, numpy; SQL (PostgreSQL, ClickHouse) Redis: кэширование, pub/sub между сервисами (aioredis) SQLAlchemy + Alembic: ORM и управление миграциями схемы БД Понимание Docker: Dockerfile, multi-stage builds, оптимизация образов Понимание Kubernetes (self-hosted): деплой, Helm charts, ConfigMap/Secret, troubleshooting Понимание CI/CD: GitLab CI — build, test, deploy пайплайн Понимание стека мониторинга: Prometheus + Grafana + Loki — построение дашбордов, настройка алертов Будет плюсом: Опыт с Kubeflow Pipelines или Argo Workflows Опыт с DVC или аналогами для версионирования данных и моделей Опыт мониторинга качества модели: дрейф данных, метрики предсказаний Опыт работы единственным разработчиком или в команде ≤2 человек Мы предлагаем: Работу в аккредитованной ИТ-компании с официальным трудоустройством по ТК РФ Удаленный формат работы Корпоративную технику для комфортной работы ДМС после испытательного срока с возможностью страхования детей и родственниковПохожие вакансии
Python Backend Developer (Middle / Middle+)
От 1 000 руб.
Москва. Станции метро: Алексеевская
ITDeal