mst

Backend / Python Developer с опытом Reverse Engineering и спортивных данных

Мы ищем сильного backend-разработчика, который сможет взять на себя направление парсинга, обработки и нормализации спортивных данных для мобильного/веб-продукта.

mst · На сервисе с: 06.06.26 19:09

1 000–1 500 $ (≈ 73k–110k ₽)Не указана странаЛокация не указанаУдалёнка

О компании и команде

Мы ищем сильного backend-разработчика, который сможет взять на себя направление парсинга, обработки и нормализации спортивных данных для мобильного/веб-продукта.

Нам нужен не просто Python-разработчик, а человек, который умеет разбираться в чужих источниках данных, быстро адаптироваться к изменениям, строить устойчивую backend-архитектуру и не боится использовать AI-инструменты для ускорения разработки.

Основные задачи

Разработка и поддержка backend-части проекта для спортивного приложения.

Парсинг и обработка спортивных данных из разных источников: Sofascore, FotMob, ESPN и аналогов.

Reverse engineering источников данных: анализ API, сетевых запросов, структур ответов, изменений в логике источников.

Построение ETL-процессов: от raw-данных источника до собственной канонической модели данных.

Проектирование структуры данных так, чтобы фронт стабильно получал нужную информацию независимо от того, какой источник используется внутри.

Поддержка и развитие архитектуры, в которой можно быстро подключать новые источники данных без полной переделки базы и фронта.

Оптимизация запросов, работы с базой данных и обработки больших объемов спортивной информации.

Внедрение дополнительных продуктовых модулей: fantasy-механики, логин, конкурсы, рейтинги, пользовательские активности и другие игровые/социальные функции.

Ожидания от кандидата

Что важно

Уверенный опыт с Python и backend-разработкой.

Понимание ETL-процессов и умение строить понятную архитектуру обработки данных.

Опыт reverse engineering API, мобильных/веб-приложений или закрытых источников данных.

Умение работать с raw-данными и приводить их к единой внутренней модели.

Опыт проектирования баз данных и оптимизации SQL-запросов.

Понимание структуры спортивных данных: матчи, команды, игроки, турниры, сезоны, статистика, события матча, live-данные и т.д.

Практический опыт работы со спортивными источниками данных будет большим плюсом: Sofascore, FotMob, ESPN, Flashscore, API-Football, Sportradar или аналоги.

Умение быстро разбираться в изменениях источников и поддерживать стабильную работу проекта.

Готовность использовать AI-инструменты в работе, чтобы быстрее решать задачи и не растягивать разработку на месяцы.

Будет плюсом

Опыт построения backend-а для спортивных, betting, fantasy или live-score продуктов.

Опыт работы с очередями, кэшированием, cron-задачами, воркерами.

Понимание, как строить систему с несколькими источниками данных и fallback-логикой.

Опыт с PostgreSQL, Redis, FastAPI/Django, Celery/RQ, Docker.

Умение проектировать API под фронт так, чтобы изменения внутри backend-а не ломали клиентскую часть.

Нам нужен самостоятельный сильный специалист, который не просто пишет код по ТЗ, а понимает продуктовую задачу.

Важно:

быстро разобраться в новом источнике данных, понять, как он устроен;

вытащить нужную информацию,привести ее к нашей модели;

сделать так, чтобы система продолжала работать даже при изменениях на стороне источника.

Условия работы

Удаленная работа

Оклад+бонусы

Дополнительные инструкции

Мы строим проект, который должен оставаться актуальным даже если один из источников данных завтра изменится, закроется или станет недоступен. Нам нужен человек, который умеет думать наперед и строить устойчивую архитектуру.

Похожие вакансии Python

Сайты компаний
С

Python-разработчик Middle+(AI-Agents)

сбербанкНа сервисе с: 24.09.26 19:52
Зарплата не указанаРоссияМоскваОфис

Центр ИИ Блока «Строительство» разрабатывает автономных агентов для автоматизации ключевых бизнес-процессов — от обработки тендерной документации до контроля графиков производства работ и управления поставками.

В данный момент находимся в поиске разработчика ИИ-агентов под расширение команды

  • Разработка высокодоступных сервисов для управления диалогами, планирования (planning), вызова инструментов (function calling) и multi-agent взаимодействия;

  • Написание чистого, тестируемого и поддерживаемого кода на Python; ревью кода коллег и поддержание инженерных стандартов;

  • Интеграция с LLM и внешними системами: подключение моделей (OpenAI, Anthropic, локальные), корпоративных API, CRM/ERP, баз данных и документооборота с обеспечением безопасности и обработки ошибок;

  • RAG и память агентов: построение retrieval-пайплайнов, управление краткосрочной и долгосрочной памятью, работа с векторными БД и кэшем;

  • Проектирование REST/gRPC-эндпоинтов, документирование (OpenAPI), обеспечение контрактов для фронтенда и смежных сервисов;

  • Реализация очередей, воркеров и фоновых задач для длительных LLM-операций (генерация, парсинг, эмбеддинги);

  • Оптимизация производительности и стоимости: профилирование, кэширование, батчинг запросов, снижение latency и затрат на токены;

  • Настройка логирования, трейсинга LLM-вызовов, алертов и дашбордов, анализ инцидентов;

  • Написание тестов, внедрение guardrails, валидация ответов моделей, защита от prompt injection;

  • Ведение архитектурной документации, ADR, гайдов для команды;

  • Участие в продуктовом процессе: совместно с продуктами и ML-инженерами уточнение требований, оценка сроков, итеративная поставка фич.

  • Опыт разработки на Python: от 3 лет в коммерческой разработке, включая проектирование высоконагруженных и отказоустойчивых сервисов;

  • Глубокое знание FastAPI, Django или Litestar; понимание внутреннего устройства ASGI/WSGI, middleware, DI, обработки ошибок и валидации;

  • Уверенное владение asyncio, httpx, aiohttp, anyio; понимание GIL, многопроцессности, пулов соединений и backpressure;

  • Опыт проектирования и оптимизации схем в PostgreSQL (индексы, EXPLAIN, партиционирование), опыт работы с Redis, MongoDB и другими NoSQL;

  • Практический опыт работы с OpenAI, Anthropic, Cohere, Mistral, локальными моделями (vLLM, Ollama, TGI); понимание streaming, tool/function calling, structured output, retry-политик и rate limiting;

  • Опыт построения агентных систем – ReAct, Plan-and-Execute, multi-agent orchestration, работа с фреймворками LangChain, LlamaIndex, LangGraph, AutoGen, CrewAI или собственные реализации;

  • Опыт работы с Qdrant, Milvus, Weaviate, Pinecone, pgvector; понимание чанкинга, эмбеддингов, гибридного поиска, reranking;

  • Уверенная работа с Kafka, RabbitMQ, NATS или Redis Streams для асинхронной обработки задач агентов;

  • Опыт с Docker, Kubernetes (деплой, HPA, secrets, probes), понимание принципов service mesh и работы с ingress;

  • Опыт настройки Prometheus, Grafana, OpenTelemetry, Langfuse или LangSmith для трейсинга LLM-вызовов;

  • Построение пайплайнов (GitHub Actions, GitLab CI, ArgoCD), понимание blue/green и canary-деплоя;

  • Опыт написания юнит-, интеграционных и e2e-тестов (pytest, testcontainers); понимание TDD/BDD;

  • Английский язык: (Upper-Intermediate+).

  • Гибридный формат работы (современный офис в Москве в пешей доступности от метро Кутузовская);

  • Льготные ипотечные условия кредитования;

  • Подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких ;

  • ДМС с первого дня и скидки на страхование для близких;

  • Корпоративная пенсионная программа;

  • Детский отдых и подарки за счет Компании;

  • Обучение за счет Компании: онлайн курсы, неограниченный доступ к библиотеке и обучение на базе Корпоративного университета, тренинги, митапы и возможность получить новую квалификацию.

Эта вакансия также есть на:hh.ru
hh.ru
Зарплата не указанаРоссияМоскваОфис

Мы формируем ядро команды, которая создает с нуля экосистему интеллектуальных агентов для автоматизации бизнес-процессов. Нам нужен универсальный специалист, способный вести фичи от проектирования базы данных до реализации сложного интерактивного интерфейса.

Наша цель - разработка готовых решений «под ключ». Вы будете работать на стыке бэкенда, машинного обучения и фронтенда, напрямую влияя на то, как тысячи сотрудников банка взаимодействуют с новыми инструментами оптимизации.

Обязанности

В твои задачи будет входить:

  • end-to-end разработка компонентов
  • прототипирование агентов
  • интеграция ML-моделей в приложение
  • техническая поддержка
  • быстрые фиксы.

Требования

От кандидата мы ожидаем:

  • образование высшее
  • опыт коммерческой fullstack-разработки от 4 лет
  • уверенное владение Python, опыт работы с классическими фреймворками (FastAPI, Django или Flask).
  • глубокое понимание PostgreSQL (индексы, оптимизация запросов, транзакции)
  • сильные знания нативного JavaScript (обязательно) и современного TypeScript, опыт работы с одним из популярных фреймворков (React, Vue.js или Angular)
  • практический опыт интеграции с внешними сервисами по API (REST, gRPC) и навыки проектирования собственных эндпоинтов
  • понимание принципов UI/UX для создания удобных внутренних инструментов.

Будет большим плюсом:

  • опыт создания AI-агентов и использования их в работе
  • опыт работы с PyTorch, TensorFlow или другими библиотеками ML (как минимум - умение интегрировать модели в продакшен
  • опыт работы в банковской сфере, финтехе или крупных энтерпрайз-проектах
  • знание Docker, Kubernetes и основ инфраструктуры для деплоя fullstack-приложений.

Условия

Мы предлагаем:

  • офис по адресу ш Варшавское (Бизнес-центр Чайка Плаза)
  • гибридный формат работы
  • ежегодный пересмотр зарплаты
  • корпоративный спортзал и зоны отдыха
  • более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
  • программа адаптации и помощь руководителя на старте (для Junior позиций)
  • расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
  • гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
  • подписка СберПрайм с возможностью совместного использования на трёх близких
  • вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.
hh.ru
алабуга. корпоративная безопасность

Junior Python Backend Developer

алабуга. корпоративная безопасностьНа сервисе с: 30.07.26 13:45↑ Вакансия с автоподнятием
от 128k ₽РоссияНабережные ЧелныОфис
Обязанности:
  • разработка backend-сервисов на Python;

  • поддержка и развитие REST API;

  • работа с event-driven архитектурой;

  • интеграция сервисов через RabbitMQ;

  • работа с PostgreSQL и Redis;

  • разработка и поддержка сервисов обработки данных в реальном времени;

  • оптимизация производительности backend-компонентов;

  • написание тестов и технической документации;

  • поддержка существующей инфраструктуры и сервисов.

Требования:
  • уверенное знание Python;

  • понимание ООП и базовых паттернов проектирования;

  • опыт работы с FastAPI;

  • опыт работы с Docker;

  • опыт работы с PostgreSQL;

  • опыт работы с Redis;

  • опыт работы с RabbitMQ;

  • понимание асинхронного программирования, async/await;

  • опыт работы с REST API;

  • навыки работы с Git;

  • умение читать и поддерживать чужой код.

Условия:
  • конкурентный уровень з/п (обсуждается индивидуально);
  • дневная рабочая неделя 5/2 (ненормированная);
  • 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.