👀 Дизайнеры, с какой командой вы мэтчитесь по вайбам? Проверяйте на Вайб-чеке→ vibe.habr.com

Python разработчик в команду Machine Learning

Требования

Бэкенд, Старший (Senior)PythonDockerSQLБазы данныхLinuxGitAIOHTTPAsyncio

Местоположение и тип занятости

Новосибирск, ТомскПолный рабочий деньМожно удаленно

Компания

Создаём актуальные финтех-решения для миллионов клиентов

Описание вакансии

Условия работы

Команда (60+ человек) делает проекты с использованием машинного обучения – обучает новые модели, исследует данные, ищет в данных значимые признаки. Разработчики занимаются созданием и поддержкой инфраструктурных систем и сервисов, таких как система валидации и учета клиентских данных, инфраструктура для А/Б тестирования, работа с потоковыми голосовыми и текстовыми данными.

Наш стек:

  • микросервисы на asyncio python 3.7+, собираются в контейнеры с помощью Gitlab CI и живут в kubernetes, CD построен на flux и flagger;
  • библиотеки: asyncio, aiohttp;
  • в командах налажен code review, практика написания unit тестов, работа по GitFlow;
  • мы стараемся использовать самые свежие Open Source технологии;
  • всячески способствуем и поощряем развитие сотрудников!

Обязанности:

  • разработка сервисов, реализация бизнес-логики;
  • выкатка ML моделей в production;
  • разработка пайплайна получения значимых признаков;
  • опциональное участие в разработке моделей.

Требования:

  • опыт в python backend разработке от 2-х лет/ опыт в разработке и проектировании асинхронных распределенных систем;
  • production опыт с sql и nosql базами данных на уровне построения схем и оптимизации запросов;
  • опыт работы в команде (gitflow, code review);
  • опыт работы с CI/CD + K8S или желание изучить эту тему.

Бонусы

  • официальное трудоустройство, полный социальный пакет;
  • возможность профессионального развития: внутренние и внешние конференции и тренинги, собственная библиотека, участие в развитии сообщества и т.д.;
  • вдохновляющую корпоративную культуру: весёлые праздники, творческую атмосферу, живое общение во внутренней социальной сети;
  • заботу о здоровье: программы ДМС и собственный медицинский кабинет;
  • скидки, бонусы на различные услуги и многое другое.