Обязанности:
- Запускать и развивать сервисы, которые основаны на ML-моделях и LLM
- Работать над проектами от идеи до продакшена: анализировать потребности, проектировать архитектуру, разрабатывать и внедрять проекты
- Интегрировать модели в удобные для сотрудников интерфейсы
- Вместе с командой влиять на технические решения и стандарты, внедрять лучшие практики
Требования:
- Опыт работы с Python 3
- Умение работать с FastAPI и базами данных PostgreSQL, контейнерами в Docker и кластерами Kubernetes
- Умение писать тесты на Pytest
- Интерес к миру ML на уровне доменной области
- Самостоятельность и готовность нести ответственность за проект
Обязанности:
- Разрабатывать и обучать модели машинного обучения, включая генераторы кандидатов
- Улучшать модели оценки стоимости автомобилей
- Разрабатывать решения для антифрода и модерации контента
- Подготавливать и трансформировать данные для обучения и продакшена моделей
- Упаковывать модели в сервисы и внедрять их в продакшен
Требования:
- Опыт оркестрации ML‑пайплайнов с помощью Airflow или Luigi
- Умение программировать на Python или C++
- Навыки работы с SQL и NoSQL для подготовки и трансформации данных
- Умение разворачивать решения в виде микросервисов с использованием FastAPI, gRPC или Docker
- Хорошие теоретические знания в области машинного обучения
- Понимание устройства и принципов работы одного из ML‑фреймворков или библиотек, например CatBoost или PyTorch
Задачи:
- Разрабатывать бэкенд LLM-агента для автоматизации поддержки
- Учиться строить LLM-продукты и участвовать в формировании платформы для их развития
- Следить за надежностью и качеством решений — агент будет работать под нагрузкой и решать проблемы миллионов пользователей
- Решать задачи на стыке с Data Science, собирать легкие прототипы новых фич для проверки на пользователях
- Следить за надежностью и качеством решений — внутренние инструменты работают с теми же гарантиями, что и внешние: мониторинг, алертинг, SLA
Требования:
- Опыт разработки на Python с использованием FastAPI, Pydantic, LangChain, LangGraph, LangFuse, punq
- Опыт разработки распределенных систем: Kafka, PostgreSQL, Redis, Elastic
- Опыт разработки сложных распределенных систем
- Способность быстро выполнять задачи без критических ошибок
- Приветствуется опыт работы с ML-продуктами и интерес к ML, NLP, LLM
ГибридmiddleЧелябинск
Зарплата не указана
Не хотите искать каждый день?
Настройте подбор один раз, и подходящие вакансии будут сами приходить в Telegram.
Настройте подбор, и подходящие вакансии будут приходить в Telegram.
Задачи:
- Проектировать компоненты систем
- Организовывать процесс разработки
- Писать код и проводить код-ревью
- Писать тесты на свой код
- Наставлять и менторить младших коллег
Требования:
- Опыт промышленной разработки на Python от 3 лет
- Отличное знание Python 3
- Опыт многопоточного и асинхронного программирования
- Умение работать с фреймворками FastApi, Flask или другими
- Умение работать с реляционными СУБД — PostgreSQL и MySQL
- Опыт проектирования отдельных сервисов или распределенных систем
- Плюсом будет опыт использования Kafka, Cassandra, Clickhouse, Redis и Elasticsearch
Обязанности:
- Руководить командой разработчиков и инженеров эксплуатации
- Формировать и достигать квартальные цели команды
- Обеспечивать техническое руководство и развитие архитектурных решений
Требования:
- Опыт руководства платформенными командами
- Понимание принципов обработки больших объемов данных
- Умение работать с Java
Задачи:
— Запускать и развивать сервисы, основанные на ML-моделях и LLM
— Работать над проектами от идеи до продакшена: анализировать потребности, проектировать архитектуру, разрабатывать и внедрять проекты
— Интегрировать модели в удобные для сотрудников интерфейсы
— Влиять на технические решения и стандарты, внедрять лучшие практики
Требования:
— Опыт работы с Python 3
— Опыт с FastAPI и базами данных (PostgreSQL)
— Умение работать с контейнерами в Docker и кластерами Kubernetes
— Навыки написания тестов на Pytest
— Интерес к ML и доменной области, самостоятельность и ответственность
Задачи:
- Проектировать и писать ядро платформы, доводить его до надежной работы в продакшене
- Разрабатывать сервисы и программные компоненты
- Внедрять новые функции и развивать существующие
- Участвовать в архитектурных обсуждениях и принятии решений
- Обеспечивать качество кода: писать и поддерживать юнит-тесты, проводить код-ревью
- Участвовать в оценке, планировании и приоритизации разработки
- Развивать младших и миддл-разработчиков в отделе
- Общаться с заказчиками и командами разработки, тестирования, сопровождения
Требования:
- Опыт разработки на Python: знакомство с Asyncio, Concurrency, FastAPI, Flask, Django, Testing и особенностями масштабирования Python-приложений
- Опыт работы с базами данных — SQL Syntax, Indices, Transactions, Locks, Domain Design, Scaling Patterns, NoSQL, популярными ORM, например SQLAlchemy
- Опыт создания продуктов и инструментов в области AI и LLM: построение агентов и систем RAG, работа с MCP, реализация механизмов памяти и кодинговых агентов
Задачи:
- Автоматизировать процессы тестирования и разработки
- Автоматизировать сбор статистики и составление отчетов по результатам запуска автотестов
- Разрабатывать QA-инструменты для команды тестирования
- Разрабатывать и поддерживать окружение для запуска автотестов: Gitlab, K8s и так далее
- Привлекать функциональных тестировщиков к автоматизации регрессионных сценариев
- Участвовать в процессе code review
Требования:
- Опыт работы в качестве автоматизатора тестирования/SDET от 2 лет
- Хорошее знание автоматизированных сценариев на Java/Kotlin, опыт их разработки
- Опыт автоматизации с использованием фреймворка TestNG или JUnit
- Умение работать с REST API, SOAP API, HTTP/HTTPS, gRPC, Avro
- Знание SQL: DML-, DDL-запросы, JOIN, группировки и агрегирующие функции
- Опыт использования систем сборки: Maven, Gradle и других
- Опыт настройки CI/CD с помощью TeamCity, Jenkins или GitLab
- Умение работать по гибким методологиям, понимание процессов и разделение их ценностей
Обязанности:
- Запускать и развивать сервисы, которые основаны на ML-моделях и LLM
- Работать над проектами от идеи до продакшена: анализировать потребности, проектировать архитектуру, разрабатывать и внедрять проекты
- Интегрировать модели в удобные для сотрудников интерфейсы
- Вместе с командой влиять на технические решения и стандарты, внедрять лучшие практики
Требования:
- Опыт работы с Python 3
- Опыт работы с FastAPI и базами данных PostgreSQL, контейнерами в Docker и кластерами Kubernetes
- Умение писать тесты на Pytest
- Интерес к миру ML на уровне доменной области
- Самостоятельность и готовность нести ответственность за проект