Роль чётко сосредоточена на Python-бэкенде для ML-продуктов: есть задачи по эксплуатации сервисов и возможность работать на стыке разработки и AI.
Актуальные технологии
Фокус на AI
Понятные задачи
Хороший соцпакет
Мэтч & Сопровод
Покажет вашу совместимость и напишет письмо
Создать профиль и узнать мэтч
Описание вакансии
Текст:
Hirify AI/Оригинал
TL;DR
Senior Python Developer (ML/AI): Разработка backend-сервисов для ML/LLM-продуктов с акцентом на production-интеграцию моделей, RAG-пайплайны, API и обработку данных. Focus on оптимизации latency и throughput, проектировании асинхронных сервисов, работе с очередями и кэшированием, а также взаимодействии с ML-инженерами и MLOps-командами.
Локация: Москва, проспект Андропова, 18к5. Формат работы: на месте работодателя и гибридный; офис находится в 3 минутах ходьбы от метро Технопарк.
Компания
Развитие комплекса решений для электронной коммерции: собственного интернет-магазина, продаж на маркетплейсах, рекламы, логистики и цифровых и финтех-сервисов Альфа-Банка.
Что делать
Разрабатывать backend-сервисы на Python для ML/LLM-продуктов.
Упаковывать ML-модели в production-ready REST/gRPC API и интегрировать ML/LLM-компоненты, RAG-пайплайны и внешние сервисы.
Разрабатывать DAG-пайплайны, работать с batch/streaming-данными, базами данных, очередями, асинхронностью и кэшированием.
Оптимизировать latency и throughput ML-сервисов, рефакторить и поддерживать Python-код.
Покрывать код unit- и интеграционными тестами, готовить и поддерживать техническую документацию.
Взаимодействовать с ML-инженерами, аналитиками и DevOps/MLOps-командами.
Требования
Коммерческая разработка на Python от 3 лет; общий опыт — от 3 до 6 лет.
Опыт backend-разработки и проектирования API.
Опыт production-интеграции ML-моделей или data-сервисов.
Опыт работы с REST API, SQL и ClickHouse.
Понимание async Python и сценариев его применения.
Опыт оптимизации производительности backend-сервисов и диагностики проблем latency/throughput.
Понимание кэширования, очередей, ретраев, rate limiting и graceful degradation.
Опыт написания технической документации.
Хорошо, если есть
Понимание жизненного цикла ML и эксплуатации ML-моделей.
Опыт работы с LLM, RAG-пайплайнами, embeddings, vector search, LangChain и аналогичными фреймворками.
Опыт работы с Airflow для DAG-пайплайнов.
Понимание MLOps-практик: model registry, versioning, monitoring, A/B-тестирование и rollback.
Опыт в электронной коммерции, бигтехе, банках или крупных компаниях.
Культура и преимущества
Официальное трудоустройство по ТК РФ.
Гибридный формат работы в современном офисе.
ДМС со стоматологией и обслуживанием в клиниках, скидки на фитнес и офисный фитнес-зал.
Консультации психологов, юристов, ЗОЖ-экспертов и специалистов по финансам.
Скидки на путешествия, питание, рестораны, магазины и салоны красоты; материальная помощь в важных жизненных ситуациях.
100% оплата больничного до 10 рабочих дней в год.
Будьте осторожны
Если работодатель просит войти в их систему, используя iCloud/Google, прислать код/пароль, запустить код/ПО, не делайте этого. Это мошенники. Обязательно жмите «Пожаловаться» или пишите в поддержку. Подробнее в гайде →