#вакансия #Python #Backend #Middle #FastAPI #AsyncIO

Python Developer Middle

🏦 Компания: Luna Capital (аутстафф)
🌍 Локация: строго РФ
🔻 Формат: удаленка РФ
🌟 Грейд: senior
💰 Ставка: от 200 000₽ на руки

—————————————————-

О ПРОЕКТЕ:

Продуктовая команда, создающая высоконагруженные сервисы и внутренние инструменты для крупной экосистемы. Микросервисная архитектура, современные технологии, проработанные процессы разработки.

Сервисная логика построена на асинхронных Python-приложениях, активно используются очереди, контейнеризация и облачная инфраструктура.

Технический стек продукта:
Python 3.12, FastAPI, SQLAlchemy, aiohttp, Docker, PostgreSQL, RabbitMQ, CI/CD GitLab, k8s.

—————————————————-

ЧТО НУЖНО ДЕЛАТЬ:

• Разрабатывать backend-функционал на FastAPI / aiohttp
• Участвовать в архитектурных решениях и развитии микросервисов
• Писать асинхронный код с использованием asyncio
• Создавать и поддерживать unit и интеграционные тесты (pytest)
• Работать с CI/CD (GitLab CI)
• Контейнеризировать сервисы (Docker) и участвовать в развёртывании в k8s
• Взаимодействовать с очередями RabbitMQ и БД PostgreSQL

—————————————————-

ТРЕБОВАНИЯ:

1. От 2 лет промышленной разработки на Python
2. Уверенное знание Python 3.x
3. Опыт асинхронного программирования (asyncio)
4. Разработка REST API на FastAPI или aiohttp
5. SQLAlchemy, PostgreSQL
6. Опыт написания тестов (pytest)
7. Работа с GitLab CI/CD
8. Опыт с Docker и Kubernetes

Будет плюсом:

9. Работа в high-load продуктах
10. Глубокое понимание асинхронных паттернов
11. Опыт работы с RabbitMQ

—————————————————-

📩 Отклик: @recruiter_vv
Прикрепляйте резюме + самостоятельный скрининг по требованиям (‘+/-’).

P.S. отклики со скринингом рассматриваю в первую очередь :)

На собеседованиях всегда выигрывает тот, кто понимает, чего ждут на каждом этапе — а не тот, кто просто отвечает на вопросы.

Разница между ними огромная: первый видит процесс целиком, понимает логику найма, цель каждого раунда и то, какие сигналы считывает интервьюер. Он знает, когда важно показать глубину, а когда — скорость или коммуникацию. Второй же приходит «как есть» и надеется, что ответы «понравятся». И чаще всего это не работает, даже если у кандидата хороший опыт.

На вебинаре karpovꓸcourses «Кого возьмут в аналитики в 2026 году: честный взгляд руководителя продуктовой аналитики из Garage Eight» разберут: как устроена логика этапов, что хотят проверить менеджеры и какие маркеры показывают, что кандидат реально понимает продукт, данные и мышление аналитика. Вы сможете посмотреть на процесс «с другой стороны» и подготовиться осознанно.

Узнать как проходит весь процесс найма на бесплатном вебинаре — https://clc.to/erid_2W5zFH8nGeC

Реклама. ООО "КАРПОВ КУРСЫ". ИНН 7811764627. erid: 2W5zFH8nGeC

#vacancy #job #AI #remote #senior #MLengineer #MLLead #TeamLead #TechLead

Вакансия: ML Lead
Компания: WIT (https://witrec.com/ )
Локация: РФ
Формат: удаленный
Занятость: полная
Оформление: ИП/ТК РФ
Вилка: 300 - 430 000 Руб

Задачи:
-Определять и реализовывать стратегию развития AI/ML-проектов в рамках продуктовой и технологической стратегии Московской биржи.
-Трансформировать бизнес-цели в архитектуру решений Data Science и чёткие дорожные карты с KPI, сроками и оценкой экономического эффекта.
-Руководить разработкой и внедрением ML-систем (рекомендательные системы, прогнозирование, динамическое ценообразование, выявление аномалий, моделирование пользовательского поведения и др.).
-Разрабатывать и оптимизировать алгоритмы на Python/SQL с применением современных ML/DL/NLP/RL-методов.
-Внедрять автоматизацию полного цикла ML-разработки: от сбора данных и обучения моделей до деплоя и мониторинга качества.
-Активно использовать LLM и AI-агентов для ускорения прототипирования и автоматизации повторяющихся задач.
-Организовывать и проводить A/B-тесты, анализировать результаты, внедрять фреймворки для статистического тестирования.
-Набирать, развивать и менторить команду Data Science.

Требования:
-Опыт руководства ML/AI-командой и управления несколькими сложными проектами одновременно.
-8+ лет опыта в Data Science/ML, включая hands-on разработку.
-Глубокие знания Python, SQL, основных библиотек (NumPy, Pandas, Scikit-Learn, LightGBM, CatBoost, PyTorch и др.).
-Опыт в Predictive/Prescriptive/Descriptive Modeling, Reinforcement Learning, NLP, AI-агентах, RAG, LangChain.
-Владение методами A/B-тестирования, статистического анализа, оптимизационных моделей.
-Навыки построения архитектуры больших данных (Hadoop, Hive, Kafka SQL) и интеграции с корпоративными системами.
-Опыт работы с бизнес-ориентированными задачами: персонализация, удержание клиентов, прогноз спроса, обнаружение мошенничества.
-Английский — не ниже Upper-Intermediate.

Будет плюсом:
-Опыт публичных выступлений и публикаций.
-Разработка open-source инструментов в области Data Science.
-Сертификации в области Agile, Data Science или Big Data.

Условия:
-Интересные задачи.
-Гибкое начало рабочего дня.
-Оформление в штат компании по ТК РФ (аккредитованная IT компания) или на контрактной основе.
-Удаленный формат работы.

@Slanakrd.