Описание
Чем предстоит заниматься: Разрабатывать сервисы потоковой обработки данных для ML-моделей: приём событий из Kafka, вычисление и обновление признаков, выдача их моделям в реальном времени; Проектировать и разворачивать микросервисы на Python (FastAPI, asyncio) в Kubernetes; Поддерживать, улучшать и масштабировать работающие сервисы: стабильность, наблюдаемость, отказоустойчивость; Вместе с командой разбирать потребности заказчиков и превращать их в инженерные решения. Стек: Python (FastAPI, asyncio), Kafka, PostgreSQL, SQLAlchemy, Alembic, Redis, Docker, Kubernetes. Наши пожелания к кандидатам: Опыт коммерческой разработки на Python от 3 лет, уверенный asyncio; Опыт коммерческой работы с FastAPI; PostgreSQL: проектирование схем и написание запросов; SQLAlchemy как ORM, Alembic для миграций; Docker и Kubernetes: разворачивали и эксплуатировали свои сервисы; Kafka — понимать основные механизмы: продюсеры и консьюмеры, партиции и consumer groups, что происходит при сбое и повторной доставке сообщений.
Будет плюсом
Redis; Опыт с другими брокерами сообщений (RabbitMQ, Redis Streams); Понимание, как устроены ML-контуры и зачем моделям свежие данные; интерес к LLM.
Что мы предлагаем
Стабильный и прозрачный доход: размер заработной платы обсуждается по итогам собеседования; Работа в agile-команде; Удаленную работу или гибридный формат (на выбор); Сложные и интересные задачи, современный стек технологий; Возможность вертикального и горизонтального карьерного роста: регулярно проходят тренинги, вебинары, митапы и демо-дни; Доступ к бесплатным корпоративным библиотекам Alpina Digital, MyBook и бизнес-изданий; Предложения от Банка только для сотрудников: собственный спортзал, а также скидки на услуги туристических агентств, продукты питания, в рестораны, бары, магазины.
Контакты работодателя (email/phone/telegram) скрыты из публичного превью —
отправьте резюме, чтобы мы связали вас напрямую.