Senior python developer

Зарплата

от 250 000 ₽

Местоположение и тип занятости

МоскваПолный рабочий день

Компания

Описание вакансии

Условия работы

Задачи:

  • Разрабатывать высоконагруженные (и не только) сервисы, в том числе с ML компонентами;
  • Проводить Code Review и улучшать Code Style;
  • Разрабатывать высокопроизводительные ETL сервисы и пайплайны;
  • Развивать инструменты интеграции к распределенным системам и базам данных.

Наш стек:

  • Lang: Python/Go/C++
  • DB: Postgre, GreenPlum, Mongo, ClickHouse, Elastic, Redis
  • Queue: Rabbit, Kafka
  • Храним артефакты в Nexus
  • Orchestration: K8s (Rancher)
  • Services: AirFlow, SuperSet, ML-Flow, Git-Lab
  • Log: ELFK
  • Monitoring: Grafana, Prometheus

Бонусы

У нас:

  • Стильный просторный лофт на территории Трехгорной мануфактуры. Тебе предстоит легкая 10 минутная пешая прогулка через парки от метро 1905 года и Краснопресненская;
  • Сhill Lounge с пятой плойкой и капсулой для сна с массажем;
  • Современное топовое оборудование, мощные ноутбуки;
  • Комфортная кухня с вкусным кофе, чаем, какао, орешками, фруктами, снэками и прочими ништяками; Холодильник с колой и энергетиками;
  • По пятницам в офисе пицца, роллы или грузинская кухня;
  • Оформление по ТК РФ, конкурентная заработная плата;
  • График работы 5\2 Гибкое начало дня с 8-11 до 17-20 в офисе; (возможен гибридный график работы);
  • ДМС со стоматологией и госпитализацией в классных клиниках;
  • Профессиональное обучение и конференции по запросу сотрудника;
  • Годовая подписка на топовый онлайн кинотеатр.

Дополнительные инструкции

Что ожидаем от тебя:

  • Опыт разработки продакшн сервисов (от 5ти проектов в проде) и 4 лет опыта разработки Production сервисов;
  • Промышленный опыт работы с реляционными базами данных (PostgreSQL/MySQL);
  • Опыт работы с очередями (Kafka/RabbitMQ);
  • Опыт поставки решений в Docker для запуска в k8s;
  • Знание алгоритмов и применение их на практике.


Будет плюсом:

  • Промышленный опыт работы c NoSQL Базами данных (ClickHouse, ElasticSearch, Redis);
  • Опыт разработки сервисов с ML компонентами;
  • Уметь разворачивать инфраструктуру (в идеале IaaC) для разрабатываемых сервисов;
  • Уметь искать bottleneck-и и оптимизировать работу сервисов.