Вакансия из Telegram канала - Мэтч & Сопровод
Покажет вашу совместимость и напишет письмо
Описание вакансии
ID 2268 - Middle+/Senior Python разработчик
🌍 Локация: Мск / МО / переезд
💼 Офис/гибрид
🕔 Занятость: фулл тайм
🏢 Проект: Сбер
💡 Требования:
• владение Python 3.12+: глубокое знание стандартных и современных возможностей языка (asyncio, typing, dataclasses, pydantic, pytest);
• практический опыт разработки AI/ML решений с использованием LangChain, LlamaIndex, RAG, интеграция с LLM API;
• опыт проектирования и сопровождения высоконагруженных REST API на FastAPI/Django (архитектура, DI, сериализация, OpenAPI);
• продвинутая работа с PostgreSQL/Redis, проектирование сложных схем, индексация, оптимизация, векторные базы данных;
• навыки контейнеризации, деплой в Kubernetes;
• опыт внедрения CI/CD пайплайнов, мониторинга, алертинга, организации логирования;
• уверенное знание Git, опыт командной работы (Agile, Scrum);
• английский B2+ для чтения документации и коммуникаций;
• хорошие коммуникативные способности, инициатива и готовность брать на себя ответственность за результат своей работы.
📌Nice to have:
• Fine-tuning и кастомизация LLM, prompt engineering, оценка качества;
• опыт с MLOps, LLMOps и мультирегиональными архитектурами;
• участие в R&D или open-source проектах, менторство, архитектурное мышление;
• работа с GigaChat API.
📋Задачи:
• проектирование и разработка продакшн-систем с использованием Python 3.12+ для AI-агентов и LLM моделей;
• реализация мультиагентной архитектуры: интеграция компонент, реализация пайплайнов и кастомных оркестраторов (LangChain, LangGraph, RAG);
• разработка и поддержка API (FastAPI, Django): создание микросервисов, REST, асинхронные сервисы;
• интеграция с реляционными, NoSQL и векторными базами данных (PostgreSQL, Redis, MongoDB, VectorDB: ChromaDB, QDrant);
• создание, обучение и внедрение ML-моделей (ML pipeline, Prompt Engineering, RAG, оценка качества, A/B тестирование);
• контейнеризация (Docker, Docker Compose) и деплой в Kubernetes, частичная настройка DevOps-процессов (CI/CD: Jenkins, ArgoCD);
• разработка unit-тестов, код-ревью, оптимизация производительности, обеспечение безопасности;
• взаимодействие в Agile-командах, участие в планировании, менторинг.
📨 Оставить отклик можно по короткой гугл форме или в личные сообщения
#Python #Удаленно #вакансия
🌍 Локация: Мск / МО / переезд
💼 Офис/гибрид
🕔 Занятость: фулл тайм
🏢 Проект: Сбер
💡 Требования:
• владение Python 3.12+: глубокое знание стандартных и современных возможностей языка (asyncio, typing, dataclasses, pydantic, pytest);
• практический опыт разработки AI/ML решений с использованием LangChain, LlamaIndex, RAG, интеграция с LLM API;
• опыт проектирования и сопровождения высоконагруженных REST API на FastAPI/Django (архитектура, DI, сериализация, OpenAPI);
• продвинутая работа с PostgreSQL/Redis, проектирование сложных схем, индексация, оптимизация, векторные базы данных;
• навыки контейнеризации, деплой в Kubernetes;
• опыт внедрения CI/CD пайплайнов, мониторинга, алертинга, организации логирования;
• уверенное знание Git, опыт командной работы (Agile, Scrum);
• английский B2+ для чтения документации и коммуникаций;
• хорошие коммуникативные способности, инициатива и готовность брать на себя ответственность за результат своей работы.
📌Nice to have:
• Fine-tuning и кастомизация LLM, prompt engineering, оценка качества;
• опыт с MLOps, LLMOps и мультирегиональными архитектурами;
• участие в R&D или open-source проектах, менторство, архитектурное мышление;
• работа с GigaChat API.
📋Задачи:
• проектирование и разработка продакшн-систем с использованием Python 3.12+ для AI-агентов и LLM моделей;
• реализация мультиагентной архитектуры: интеграция компонент, реализация пайплайнов и кастомных оркестраторов (LangChain, LangGraph, RAG);
• разработка и поддержка API (FastAPI, Django): создание микросервисов, REST, асинхронные сервисы;
• интеграция с реляционными, NoSQL и векторными базами данных (PostgreSQL, Redis, MongoDB, VectorDB: ChromaDB, QDrant);
• создание, обучение и внедрение ML-моделей (ML pipeline, Prompt Engineering, RAG, оценка качества, A/B тестирование);
• контейнеризация (Docker, Docker Compose) и деплой в Kubernetes, частичная настройка DevOps-процессов (CI/CD: Jenkins, ArgoCD);
• разработка unit-тестов, код-ревью, оптимизация производительности, обеспечение безопасности;
• взаимодействие в Agile-командах, участие в планировании, менторинг.
📨 Оставить отклик можно по короткой гугл форме или в личные сообщения
#Python #Удаленно #вакансия
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 -