UNjobs Все вакансии →

Python разработчик (ETL или ML специализация)

Fortech · Ростов-на-Дону · по договорённости

Компания
Fortech
Город
Ростов-на-Дону
Зарплата
по договорённости
Уровень
middle
Формат
офис

Ты мечтаешь создавать масштабные цифровые продукты, работать с современными технологиями и расти в крутой команде? Тогда тебе к нам!
Ключевые требования:
Python: глубокое знание ООП, многопоточность/многопроцессность, асинхронность (asyncio), профилирование и оптимизация производительности.
SQL: продвинутый уровень — оконные функции, оптимизация запросов через индексы и партиционирование (PostgreSQL, ClickHouse, BigQuery).
Инженерия данных: проектирование отказоустойчивых пайплайнов (идемпотентность, обработка ошибок, управление зависимостями).
Анализ данных: уверенная работа с pandas/numpy, оптимизация памяти, при необходимости — интеграция с Dask.
Инфраструктура: Git, CI/CD, Docker, опыт развёртывания в облаке (AWS/GCP/Azure, объектные хранилища S3/GCS).
Code Review & Архитектура: практика код-ревью, документирование решений, участие в проектировании архитектуры.
Специализация на выбор:
Для ETL/Data Engineering:
Разработка и поддержка батч- и стриминговых пайплайнов (Airflow, Kafka/Kinesis).
ELT-подходы, работа с форматами Parquet/Avro, построение слоёв данных (raw → mart).
Опыт работы с распределёнными фреймворками (PySpark, Apache Beam).
Для ML Engineering:
Полный цикл ML-пайплайна: от фича-инжиниринга (включая Feature Store) до деплоя и мониторинга.
Стек моделей: классические алгоритмы (scikit-learn, XGBoost/LightGBM) + нейросети (PyTorch/TensorFlow, Hugging Face).
MLOps: MLflow (эксперименты, модели), DVC (версионирование данных), мониторинг (Evidently/WhyLabs).
Деплой: контейнеризация (Docker), интеграция в сервисы (FastAPI), оптимизация инференса (квантизация, кэширование).
Облака: опыт с минимум одной из платформ — AWS SageMaker, GCP Vertex AI, Azure ML.
Будет плюсом для обеих специализаций:
Продакшен-опыт с оркестрацией (Prefect / Airflow / Kubeflow).
Участие в миграции легаси-систем и проектирование сквозных метрик по цепочке «данные → модель → бизнес».
Для ML: опыт с гибридными системами (RAG, векторные БД Qdrant/Weaviate, embedding-пайплайны).
У нас ты получишь
Карьерный рост до Senior-а или Team Lead-а
Наставничество от опытных специалистов
Работа с современными технологиями
Регулярные корпоративные мероприятия

Открыть и откликнуться →

Отклик ведёт на сайт работодателя. Бесплатная регистрация открывает отклик и разбор резюме.