Технический лидер (Цифровые сервисы)
Наш департамент развивает экосистему внутренних и внешних цифровых сервисов компании: от корпоративного портала и личных кабинетов до ЭДО, сервисных и партнерских решений.
yadro · На сервисе с: 02.10.26 18:20
Наш департамент развивает экосистему внутренних и внешних цифровых сервисов компании: от корпоративного портала и личных кабинетов до ЭДО, сервисных и партнерских решений.
Мы создаём и поддерживаем цифровые продукты для сотрудников, клиентов и партнёров, а также развиваем образовательные и маркетинговые платформы (стажировки, мероприятия, конференции).
Чем предстоит заниматься:
- проектировать и валидировать архитектурные решения;
- улучшать производительность как Backend, так и клиентских приложений;
- строить эффективные процессы внутри команды;
- проводить код-ревью;
- участвовать в развитии продукта и взаимодействовать с бизнесом;
- работать с инфраструктурой и эксплуатацией;
- работать со смежными командами;
- обеспечивать высокое качество выполняемых командой работ.
Мы ожидаем от будущего члена команды:
- опыт управления командой разработки на Python от 5 лет (Python 3.5+);
- опыт работы с современными фреймворками (Django, FastAPI);
- опыт проектирования архитектуры;
- базовый опыт разработки на Frontend (мы используем React и TypeScript);
- опыт работы DevOps в эксплуатации, Kubernetes;
- понимание принципов и процессов промышленной разработки ПО;
- ответственность, самостоятельность и проактивная позиция, стратегическое мышление;
- способность эффективно общаться с различными заинтересованными сторонами.
Похожие вакансии Тимлид / Техлид
- анализ бизнес-задач, формулирование гипотез;
- выбор метрик и подходов: от классического ML до сложных LLM-агентов;
- проектирование архитектур моделей и нейросетей;
- написание, обучение и отладка моделей;
- проведение экспериментов, сравнение подходов, фиксация результатов;
- менторство дата-сайентистов, проведение код-ревью;
- выстраивание культуры воспроизводимых экспериментов;
- перевод кода из прототипов в Jupyter-ноутбуках в поддерживаемые production-решения;
- управление ожиданиями, приоритизация задач;
- оценка ROI от внедрения ML-функций и инициатив;
- тесная работа с MLOps/DE-лидером для передачи моделей в продакшн;
- написание спецификаций и требований к обслуживанию моделей, данным и мониторингу;
- участие в проектировании пайплайнов и интеграций.
-
уверенное знание линейной алгебры, теории вероятностей, статистики и основ математической оптимизации;
-
понимание unit-экономики ML;
-
умение быстро читать и имплементировать статьи с arXiv, оценивать state-of-the-art подходы;
-
умение объяснять сложные математические и ML-концепции;
-
продвинутый Python: ООП, асинхронность, написание чистого и поддерживаемого кода;
-
продвинутый SQL: оконные функции, оптимизация запросов, работа с большими объёмами данных;
-
опыт работы с библиотеками для анализа данных;
-
опыт применения градиентного бустинга;
-
глубокое понимание метрик, работы с дисбалансом классов и временными рядами;
-
глубокое знание PyTorch, Transformers и экосистемы HuggingFace;
-
опыт построения RAG-пайплайнов и создания AI-агентов;
-
опыт fine-tuning LLM;
-
опыт работы с векторными базами данных;
-
опыт работы с реляционными и аналитическими СУБД;
-
опыт визуализации данных.
- конкурентный уровень з/п (обсуждается индивидуально);
- работа в крупной и стабильной компании – в структуре самой большой ОЭЗ в Европе;
- транспорт до работы из г. Елабуга, г. Набережные Челны, г. Нижнекамск;
- полис добровольного медицинского страхования;
- предоставление платного жилья для иногородних;
- гарантия профессионального роста;
- амбициозная, проектно-ориентированная команда;
- командные и спортивные игры, реализация нестандартных задач;
- карьерный рост при наличии и обретении в процессе работы необходимых компетенций.
- анализ бизнес-задач, формулирование гипотез;
- выбор метрик и подходов: от классического ML до сложных LLM-агентов;
- проектирование архитектур моделей и нейросетей;
- написание, обучение и отладка моделей;
- проведение экспериментов, сравнение подходов, фиксация результатов;
- менторство дата-сайентистов, проведение код-ревью;
- выстраивание культуры воспроизводимых экспериментов;
- перевод кода из прототипов в Jupyter-ноутбуках в поддерживаемые production-решения;
- управление ожиданиями, приоритизация задач;
- оценка ROI от внедрения ML-функций и инициатив;
- тесная работа с MLOps/DE-лидером для передачи моделей в продакшн;
- написание спецификаций и требований к обслуживанию моделей, данным и мониторингу;
- участие в проектировании пайплайнов и интеграций.
-
уверенное знание линейной алгебры, теории вероятностей, статистики и основ математической оптимизации;
-
понимание unit-экономики ML;
-
умение быстро читать и имплементировать статьи с arXiv, оценивать state-of-the-art подходы;
-
умение объяснять сложные математические и ML-концепции;
-
продвинутый Python: ООП, асинхронность, написание чистого и поддерживаемого кода;
-
продвинутый SQL: оконные функции, оптимизация запросов, работа с большими объёмами данных;
-
опыт работы с библиотеками для анализа данных;
-
опыт применения градиентного бустинга;
-
глубокое понимание метрик, работы с дисбалансом классов и временными рядами;
-
глубокое знание PyTorch, Transformers и экосистемы HuggingFace;
-
опыт построения RAG-пайплайнов и создания AI-агентов;
-
опыт fine-tuning LLM;
-
опыт работы с векторными базами данных;
-
опыт работы с реляционными и аналитическими СУБД;
-
опыт визуализации данных.
- конкурентный уровень з/п (обсуждается индивидуально);
- работа в крупной и стабильной компании – в структуре самой большой ОЭЗ в Европе;
- транспорт до работы из г. Елабуга, г. Набережные Челны, г. Нижнекамск;
- полис добровольного медицинского страхования;
- предоставление платного жилья для иногородних;
- гарантия профессионального роста;
- амбициозная, проектно-ориентированная команда;
- командные и спортивные игры, реализация нестандартных задач;
- карьерный рост при наличии и обретении в процессе работы необходимых компетенций.
HireSeeker собирает вакансии со всех площадок и присылает только релевантные. Бесплатно.