Загружаем источник...Мэтч & Сопровод
Покажет вашу совместимость и напишет письмо
Описание вакансии
Backend-разработчик (Python)
Локация: Удаленно
Компания: INNOVATICA SYSTEMS
ЗП: обсуждается на собеседовании
Занятость: Проектная
Мы ищем инженера, умеющего проектировать надёжные распределённые системы и хочет видеть результат своей работы в виде работающей аналитической платформы, которую используют крупные компании для принятия стратегических решений
Чем предстоит заниматься:
- Разработка высоконагруженных микросервисов на Python для ключевых модулей платформы: интеграция данных, подготовка и качество данных, классификация, MLOps-инфраструктура-
- Проектирование и реализация API (REST/GraphQL) для взаимодействия фронтенда с ML-моделями и аналитическими движками-
- Разработка системы адаптивных коннекторов к 50+ типам источников данных (реляционные и NoSQL СУБД, корпоративные хранилища, облачные сервисы)-
- Построение конвейеров данных (ETL/ELT) с инкрементальной загрузкой, потоковой репликацией и контролем качества-
- Интеграция с трансформерными моделями (PyTorch): оркестрация обучения TGAN/TFT, инференс, версионирование моделей-
- Реализация интеграции с LLM Gemini 3: управление промптами, кэширование, обработка rate limits, graceful degradation
Требования:
- Опыт коммерческой разработки на Python
Глубокое знание асинхронного Python (asyncio, aiohttp, FastAPI)
- Опыт работы с реляционными СУБД (PostgreSQL, Oracle, SQL Server) на уровне проектирования схем и оптимизации запросов
- Практический опыт с NoSQL (MongoDB, Redis, ClickHouse или аналоги)
- Опыт построения микросервисной архитектуры и контейнеризации (Docker, Kubernetes)
- Знание паттернов проектирования распределённых систем, опыт работы с очередями сообщений (Kafka, RabbitMQ, Celery)
- Понимание принципов CI/CD, Infrastructure as Code (Terraform, Helm)
- Опыт интеграции с внешними API и построения отказоустойчивых систем
Будет плюсом:
- Опыт работы с ML-инфраструктурой: MLflow, Kubeflow, SageMaker или аналоги-
- Знакомство с PyTorch/TensorFlow и особенностями production-развёртывания нейросетей-
- Опыт работы с GPU-вычислениями и оптимизацией под CUDA-
- Понимание специфики хранилищ данных (Data Warehouse, Data Lake) и ETL-инструментов (Airflow, Prefect, Dagster)-
- Опыт интеграции с LLM (OpenAI, Anthropic, Google Gemini) и prompt engineering-
- Понимание принципов информационной безопасности и compliance (GDPR, SOC2)
Мы предлагаем:
- Возможность влиять на архитектуру системы и выбирать инструменты-
- Конкурентную зарплату и участие в долгосрочном проекте с чёткой дорожной картой
- Гибкий график
- Оформление по ТК РФ
💬 Резюме отправлять:
–––
Бесплатный постинг вакансий: @freeIT_job
Забирай 📚 Базу Знаний
Локация: Удаленно
Компания: INNOVATICA SYSTEMS
ЗП: обсуждается на собеседовании
Занятость: Проектная
Мы ищем инженера, умеющего проектировать надёжные распределённые системы и хочет видеть результат своей работы в виде работающей аналитической платформы, которую используют крупные компании для принятия стратегических решений
Чем предстоит заниматься:
- Разработка высоконагруженных микросервисов на Python для ключевых модулей платформы: интеграция данных, подготовка и качество данных, классификация, MLOps-инфраструктура-
- Проектирование и реализация API (REST/GraphQL) для взаимодействия фронтенда с ML-моделями и аналитическими движками-
- Разработка системы адаптивных коннекторов к 50+ типам источников данных (реляционные и NoSQL СУБД, корпоративные хранилища, облачные сервисы)-
- Построение конвейеров данных (ETL/ELT) с инкрементальной загрузкой, потоковой репликацией и контролем качества-
- Интеграция с трансформерными моделями (PyTorch): оркестрация обучения TGAN/TFT, инференс, версионирование моделей-
- Реализация интеграции с LLM Gemini 3: управление промптами, кэширование, обработка rate limits, graceful degradation
Требования:
- Опыт коммерческой разработки на Python
Глубокое знание асинхронного Python (asyncio, aiohttp, FastAPI)
- Опыт работы с реляционными СУБД (PostgreSQL, Oracle, SQL Server) на уровне проектирования схем и оптимизации запросов
- Практический опыт с NoSQL (MongoDB, Redis, ClickHouse или аналоги)
- Опыт построения микросервисной архитектуры и контейнеризации (Docker, Kubernetes)
- Знание паттернов проектирования распределённых систем, опыт работы с очередями сообщений (Kafka, RabbitMQ, Celery)
- Понимание принципов CI/CD, Infrastructure as Code (Terraform, Helm)
- Опыт интеграции с внешними API и построения отказоустойчивых систем
Будет плюсом:
- Опыт работы с ML-инфраструктурой: MLflow, Kubeflow, SageMaker или аналоги-
- Знакомство с PyTorch/TensorFlow и особенностями production-развёртывания нейросетей-
- Опыт работы с GPU-вычислениями и оптимизацией под CUDA-
- Понимание специфики хранилищ данных (Data Warehouse, Data Lake) и ETL-инструментов (Airflow, Prefect, Dagster)-
- Опыт интеграции с LLM (OpenAI, Anthropic, Google Gemini) и prompt engineering-
- Понимание принципов информационной безопасности и compliance (GDPR, SOC2)
Мы предлагаем:
- Возможность влиять на архитектуру системы и выбирать инструменты-
- Конкурентную зарплату и участие в долгосрочном проекте с чёткой дорожной картой
- Гибкий график
- Оформление по ТК РФ
–––
Бесплатный постинг вакансий: @freeIT_job
Забирай 📚 Базу Знаний
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 →
Текст вакансии взят без изменений
Источник -