MlOps / Python Backend Engineer (ML)

Навыки

• Airflow
• API (интеграции)
• Проектирование архитектуры
• Docker
• FastAPI
• Flask
• Hadoop

О компании и продукте

• Компания:Selecty

Задачи

• Продуктизация и внедрение ML-моделей в production
• Рефакторинг кода от DS-команд под production-стандарты
• Разработка backend-сервисов и REST API для ML-решений
• Интеграция сервисов через Kafka и микросервисную архитектуру
• Участие в построении и развитии ML-пайплайнов
• Взаимодействие с DS, MLOps и аналитиками
• Участие в архитектурных решениях и RnD-задачах
• Интеграция моделей в backend и бизнес-контуры
• Разработка API и сервисов для ML
• Работа со стримингом данных (Kafka)
• Участие в RnD и пилотировании новых ML-решений
• Технологический стек: Python, REST API (FastAPI/Flask), Kafka, Docker, Kubernetes, Airflow, Spark, Hive, SQL

Требования

• Опыт разработки на Python от 3–4 лет
• Обязательно высшее образование (законченное)
• Опыт работы с ML-проектами (CV, NLP, RAG)
• Опыт разработки REST API (FastAPI / Flask)
• Опыт работы с Kafka
• Понимание микросервисной архитектуры и сетевого взаимодействия
• Базовое понимание Kubernetes
• Опыт работы с SQL на среднем уровне
• Умение работать с кодом Data Science и адаптировать его под production

Будет плюсом

• Опыт работы с Airflow
• Опыт работы с Hadoop / Spark

Условия

• ДМС со стоматологией
• Компенсация фитнеса
• Скидки на курсы английского (Skyeng) и в кино
• Индексация зарплаты
• Современная техника для работы
• IT-аккредитация
• ЗП: от 220 000 до 310 000₽
• Основные направления
• Продуктизация ML-моделей и пайплайнов

Паспорт вакансии

История публикации

Откуда что взялось

Отмечено то, что вывели мы. Без пометки — значение назвал работодатель.

Почему на этом месте в выдаче

Порядок выдачи объявлен контрактом: свежесть решает между днями, полнота и зарплата — внутри дня.