Наша компания занимается разработкой решений в области сбора, построения хранилищ и аналитики над данными. Мы разрабатываем собственные state of the art алгоритмы в области текстового, сетевого анализа и платформу для потоковой обработки данных
Задачи ведем в таск трекере собственной разработки, для хранения кода используем GitLab, для обсуждения Mattermost, все сервисы работают в Kubernetes, деплой через ArgoCD, для мониторинга используем LGTM стек(Loki, Grafana, Tempo, Mimir)
Мы ищем в команду python разработчика для реализации компонентов распределенной обработки данных.
Наш стек:
- Бэкенды на Python(редко Go или Node.js)
- Управление зависимостями через uv/poetry
- Базы данных: PostgreSQL, ElasticSearch, ClickHouse
- Брокеры сообщений: Apache Pulsar, RabbitMQ, Apache Kafka
Обязанности:
- Разработка и поддержка микросервисов и llm агентов;
- Поддержка систем на продакшене: обновление стендов, реагирование на инциденты;
- Участие в проектировании новых систем и планировании модернизации уже существующих;
- Подготовка сервисной и программной документации.
Ожидания:
- Опыт промышленной разработки на python от 1 года;
- Опыт написания эффективных докерфайлов(multistage builds, cache mounts, distroless images);
- Знание linux на достаточном для отладки сервисов на продакшене уровне;
- Готовность разбираться в новых как для себя, так и для компании технологиях, внедрять новые практики и подходы;
- Английский на уровне чтения технической документации;
- Способность самостоятельно отвечать за задачу от уточнения требований и до выкатки на продакшен.
Приветствуется:
- Интерес к ML задачам - большая часть сервисов (даже сборщики) либо содержит в себе, либо имплементируют стат. анализ или машинное обучение;
- Любовь к автоматизации рутинных задач;
- Опыт разработки с применением LLM агентов;
- Опыт работы с GitLab CI;
- Опыт работы с монорепозиториями;
- Практический опыт работы с Kubernetes.
Условия:
-
Официальное трудоустройство в аккредитованную ИТ-компанию в соответствии с ТК РФ;
-
График работы 5/2 с гибким началом рабочего дня;
-
Возможность гибридного формата работы после испытательного срока;
-
Офис в шаговой доступности от м. Марьина роща.