Мы разрабатываем высоконагруженную, распределенную, отказоустойчивую систему. Используем классический ML, LLM-модели, компьютерное зрение, статистические методы и математические алгоритмы.
Используем технологии: Python, C++, Kafka, Docker, Kubernetes, Postgres, ClickHouse, Airflow, Bitbucket, Jira
Задачи:
Вам предстоит проектировать и разрабатывать backend сервисы для обработки данных в распределенной системе. Осуществлять интеграцию с внешними сервисами и приложениями. Участвовать в прототипировании, построении моделей представления данных, алгоритмов, средств оценки и мониторинга ключевых метрик системы. Взаимодействовать с инженерами из смежных команд и доменных областей.
Мы ожидаем от будущего члена команды:
- Опыт разработки бекенда на python не менее 5 лет.
- Опыт работы с базами данных – использование, проектирование, оптимизация.
- Уверенное знание классических алгоритмов и структур данных.
- Понимание принципов машинного обучения.
- Понимание специфики построения сервисов с использованием контейнеризации (Docker, K8s).
- Ответственность, внимание к деталям, нацеленность на результат.
- Опыт работы на C++ будет плюсом.
Здоровье
Забота о сотрудниках
— ДМС со стоматологией с первых дней работы
— Льготные условия страхования близких
— Возможность взять day off для восстановления здоровья
Поддержка
Помощь в личных и профессиональных вопросах
— Консультации юристов по любым вопросам
— Сессии с психологом для поддержания ментального здоровья
— Помощь экспертов по ЗОЖ и управлению личными финансами
— Премии за патенты и изобретения
Обучение
Развитие и новые знания
— Учебный портал с лекциями от экспертов
— Участие в топовых конференциях
— Изучение английского
— Дополнительное профессиональное обучение на внешних курсах
Спорт и хобби
Поддержка активных и творческих увлечений
— Программа, по которой можно вместе с коллегами посещать тренировки, творческие уроки и участвовать в соревнованиях — компания частично компенсирует расходы.
Программа лояльности
Бонусы и скидки от партнеров
— Скидки на посещение ресторанов и фитнес-клубов, заказы в сервисах доставки, на подписку в онлайн-кинотеатрах и другие спецпредложения.