Python Engineer (Middle+/Senior)

Python разработчик Middle+, Senior

Ставка: 1300, с НДС
Локация: РФ
Гражданство: РФ
Длительность проекта: 5 мес

Обязательные требования
- Отличное знание Python, опыт промышленной разработки;
- Глубокое знание алгоритмов, структур данных, оценки сложности;
- Библиотеки анализа данных: Pandas, NumPy;
- ООП и принципы проектирования вычислительных систем, умение писать чистый поддерживаемый код;
- SQL и реляционные базы данных (PostgreSQL);
- Юнит- и интеграционное тестирование, владение методологией тестирования;
- Уверенное владение Git;
- Опыт обёртки логики в backend-сервисы (FastAPI, Hug и другое), базовое понимание архитектуры web-приложений;
- Базовые навыки DevOps: Docker, работа в Unix-подобных системах, понимание принципов CI/CD;
- Готовность и мотивация развиваться в направлении Data Science - интерес к ML и математической статистике, желание разбираться в моделях, а не только в их обвязке;
- Высокие навыки коммуникации и решения проблем, стремление к обучению;
- Уровень английского языка - Intermediate.

Дополнительные требования
- Базовое понимание машинного обучения: линейные модели, Random Forest, метрики качества;
- Знакомство с временными рядами: очистка, прогнозирование, кросс-валидация;
- Библиотеки ML: Scikit-learn, Statsmodels (на уровне применения готовых инструментов);
- Библиотеки градиентного бустинга: XGBoost, LightGBM, CatBoost;
- Опыт работы с большими данными: Spark, PySpark, работа с S3;
- Навыки MLOps/DevOps: Kubernetes, KubeFlow, оркестрация пайплайнов;
- Опыт работы с жизненными циклами разработки вычислительной и программной инфраструктуры;
- Опыт в FMCG в Supply Chain, Demand Planning, Forecasting, ERP, APS;
- Опыт работы в продуктовых командах (Agile, Scrum).

Этапы отбора
1. Техническое интервью с клиентом
2. Техническое интервью с заказчиком

Описание проекта и команды
Требуется Python Engineer.
Разработчик работает в паре с ML-инженером-математиком (Data Scientist) и отвечает за инженерную реализацию его моделей прогнозирования спроса и оптимизации. Data Scientist формализует и обучает модели, отвечает за математику и качество прогнозов - задача этой роли обеспечить, чтобы модели превратились в надёжный, воспроизводимый и масштабируемый продакшен. Роль предполагает развитие в сторону Data Science: инженер постепенно погружается в ML-математику и берёт на себя всё больше модельной работы.

Откликнуться на запрос: ••••••••
По вопросам партнерского сотрудничества: ••••••••