Python Jobs | Работа | Вакансии | Удалёнка | [IT MATCH]
8.21K subscribers
36 photos
2 videos
499 links
Вакансии и стажировки для Python разработчиков с прямыми контактами.

Реклама - @chezarius

Разместить вакансию: https://t.me/it_match_bot

Канал на бирже - https://telega.in/c/it_match_python
Download Telegram
Компания: CyberBrain (ООО Брайнфарм)
З/П: от 300 000 до 400 000 ₽
Тип занятоcти: #Офис #Удаленка
Локация: #Москва
Позиция: #Senior 
 
 
 
Задачи:
- Планированием и реализацией архитектуры платформы совместно с командой
- Разработкой новых модулей платформы
- Интеграцией источников данных
- Реализацией pipeline для текущих и новых модулей платформы
- Интеграция моделей машинного обучения в pipeline продукта
- Совместная работа по оптимизации работы платформы в Я.Облаке
 
Стек:
#Spark #SQL #Python #ClickHouse #PyCharm #PostgreSQL #API #Docker #Airflow
Компания: Samokat.tech
З/П: 250 000 —‍ 400 000 ₽
Тип занятоcти: #Удаленка #Офис
Локация: #Москва #СанктПетербург
Позиция: #Senior 

Задачи:
- Продуктивизация и поддержка моделей данных.
- Создание пайплайнов обработки данных: собирать датасеты из существующих источников данных, запускать модели и доставлять их результат до конечного бизнес-заказчика.
- Добавление в пайплайн data quality мониторинга и увеличение производительности существующих моделей.
 
Стек:  
#Python #Docker #Celery #Airflow #Flask #Kafka #Hadoop #PySpark
🖕2👍1
Компания: Lamoda Tech
З/П: -
Тип занятоcти: #Удаленка #Офис
Локация: #Москва
Позиция: #Senior

Чем предстоит заниматься:
- Совершенствовать и стандартизировать подходы к разработке на всех этапах жизненного цикла ML-решений от проведения экспериментов до выкатки в production(batch/online режимы) и поддержки, повышать надежность получающихся на выходе решений;
- Помогать продуктовым командам прорабатывать архитектуру и запускать в production ML-решения с применением различных фреймворков и библиотек (в том числе DeepLearning);
- Разрабатывать и внедрять общие для различных команд MLOps-инструменты и сервисы: Feature store, MLflow/ClearML, Data Quality, инструменты для CI/CD и мониторинга ML-моделей;
- Формировать и декомпозировать беклог MLOps-направления, тесно общаться с продуктовыми кросс-функциональными командами для определения приоритетов.
 
Стек:  
#Python #Hadoop #Airflow #Docker #Spark
🖕3
Компания: Звук
З/П: от 250 000 ₽
Тип занятоcти: #Удаленка
Локация: #Москва 
Позиция: #Senior

Чем предстоит заниматься
- Разрабатывать новые сервисы и активно участвовать в переходе на Cloud Native архитектуру.
- Проектировать архитектуру новых сервисов и оптимизировать производительность текущих.
- Разрабатывать инструменты и компоненты для разработчиков.
- Помогать в избавлении от Legacy: окончательный уход от монолитной архитектуры в некоторых местах и переезд с Python 2 на Python 3.
- Поддерживать и совершенствовать текущие практики разработки в команде и распространение их на другие команды.
 
Стек:  
#Python #PostgreSQL #FastAPI #GraphQL #Kafka #AirFlow
👍21💩1🖕1
Компания: Звук
З/П: от 250 000 ₽
Тип занятоcти: #Удаленка
Локация: #Москва 
Позиция: #Senior
 
Чем предстоит заниматься
- Разрабатывать новые сервисы и активно участвовать в переходе на Cloud Native архитектуру.
- Проектировать архитектуру новых сервисов и оптимизировать производительность текущих.
- Разрабатывать инструменты и компоненты для разработчиков.
- Помогать в избавлении от Legacy: окончательный уход от монолитной архитектуры в некоторых местах и переезд с Python 2 на Python 3.
 
Стек:  
#Python #PostgreSQL #FastAPI #GraphQL #Kafka #AirFlow
👎2🥴1
Компания: Сбер
З/П: 200 000 —‍ 280 000 ₽
Тип занятоcти: #Офис
Локация: #Москва
Позиция: #Middle
 
Задачи
- Реализация задач из бэклога продукта с учетом выбранной архитектуры решения.
- Разработка функционала с учетом производственного процесса Банка и требований, предъявляемых к процессу разработки.
- Коммуникации со смежными командами разработки, участие в приемо-сдаточных испытаниях и демо.
- Взаимодействие с командами инфраструктуры, кибербезопасности и иными смежниками.
 
Стек:  
#Python #REST #SOA #SOAP #AirFlow #PostgreSQL
💊2👎1🌭1🍌1
Компания: Иннотех
З/П: 250 000 —‍ 350 000 ₽
Тип занятоcти: #Офис #Удаленка
Локация: #Москва #СанктПетербург
Позиция: #Senior
 
Вместе с нами тебе предстоит
- Проектирование и реализация решений для промышленного применения ML-алгоритмов.
- Адаптация моделей под инфраструктуру.
- Оптимизацией моделей для улучшения производительности (inference).
- Развитие инструментариев ML-платформы.
- Выстраивание MLOps и CI/CD-процессов.
 
Стек:  
#Python #Hive #Spark #AirFlow #LLM #NLP
🥴2
Компания: Звук
З/П: от 250 000 ₽
Тип занятоcти: #Удаленка
Локация: #Москва
Позиция: #Senior

Чем предстоит заниматься
- Разрабатывать новые сервисы и активно участвовать в переходе на Cloud Native архитектуру.
- Проектировать архитектуру новых сервисов и оптимизировать производительность текущих.
- Разрабатывать инструменты и компоненты для разработчиков.
- Помогать в избавлении от Legacy: окончательный уход от монолитной архитектуры в некоторых местах и переезд с Python 2 на Python 3.

Стек:  
#Python #PostgreSQL #FastAPI #GraphQL #Kafka #AirFlow
Компания: SberMarket IT
З/П: от 250 000 ₽
Тип занятоcти: #Удаленка #Офис
Локация: #Москва 
Позиция: #Middle

Задачи
- Разработка и поддержка таких элементов ML-платформы как Model Serving, Model Registry, Feature Store и других.
- Разработка внутренних Python-библиотек для ML-инженеров (работа с данными, работа с элементами внутренней ML-платформы).
- Разработка плагинов для Airflow.
- Дейплоймент, online- и offline-обработка запросов.
- Мониторинг работы моделей.

Стек:  
#Python #Airflow #Spark #CI
🖕2
Компания: Звук
З/П: от 250 000 ₽
Тип занятоcти: #Удаленка
Локация: #Москва 
Позиция: #Senior 

Чем предстоит заниматься
- Разрабатывать новые сервисы и активно участвовать в переходе на Cloud Native архитектуру.
- Проектировать архитектуру новых сервисов и оптимизировать производительность текущих.
- Разрабатывать инструменты и компоненты для разработчиков.
- Помогать в избавлении от Legacy: окончательный уход от монолитной архитектуры в некоторых местах и переезд с Python 2 на Python 3.
 
Стек:  
#Python #PostgreSQL #FastAPI #GraphQL #Kafka #AirFlow
🖕2