Страна: Россия
Зарплата: 220 000 ₽ – 310 000 ₽

+500% приглашений

Откликайтесь
на вакансии с ИИ

УдалённоПолная занятость

MlOps / Python Backend Engineer (ML)

Name: Quick Offer — сервис для поиска работы на hh.ru
Brand: Quick Offer
SKU: quick-offer-saas
Availability: InStock
Rating: 4.9 (682 reviews)

Привлекательная вакансия в банковском секторе с конкурентной зарплатой, IT-аккредитацией и полным соцпакетом. Интересные задачи на стыке RnD и реального продакшена с современным стеком технологий.

Вакансия из Quick Offer Global, списка международных компаний

Пожаловаться

Сложность вакансии

ЛегкоСложно

Роль требует редкого сочетания навыков: глубокого знания Python-бэкенда и понимания специфики ML-моделей. Высокие требования к образованию и опыту работы с Kafka и Kubernetes делают порог входа выше среднего.

Анализ зарплаты

Медиана270 000 ₽

Рынок200 000 ₽ – 350 000 ₽

Предложенная вилка 220 000 – 310 000 ₽ полностью соответствует рыночным ожиданиям для Middle+/Senior Python/MLOps инженеров в российском финтехе. Верхняя граница является конкурентной для специалистов с опытом от 4 лет.

Меня заинтересовала вакансия MlOps / Python Backend Engineer в вашем RnD-стриме. Мой опыт разработки на Python более 4 лет в сочетании с навыками продуктизации ML-моделей (CV, NLP) позволяет мне эффективно переводить прототипы Data Science команд в надежные production-решения. Я имею глубокую экспертизу в работе с FastAPI, Kafka и микросервисной архитектурой, что критично для задач интеграции моделей в бизнес-контуры.

Особенно привлекает возможность участия в RnD-задачах и работе с RAG-системами. Я привык работать на стыке backend-разработки и ML, обеспечивая высокое качество кода и производительность сервисов. Уверен, что мой опыт работы с Docker, Kubernetes и Airflow поможет вашей команде быстрее и качественнее выводить новые модели в промышленную эксплуатацию.

+250% к просмотрам

Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Откликнитесь уже сейчас

Присоединяйтесь к RnD-команде крупного банка и внедряйте передовые ML-решения в реальный бизнес!

Описание вакансии

Откликнуться

от 220 000 до 310 000₽

Удалённо (РФ)

Проект — «Моделирование RnD» в банке. Команда занимается разработкой и внедрением ML-решений «под ключ»: от прототипов моделей до production-интеграции в бизнес-процессы.

Это не классический MLOps — роль ближе к backend-разработке с сильным уклоном в ML-продуктизацию: нужно брать код от Data Science-команд, рефакторить и внедрять его в промышленный контур.

Стрим работает с передовыми направлениями (CV, NLP, RAG, агентские системы/чат-боты), а также занимается RnD и апробацией новых ML-технологий.

Основные направления:

— Продуктизация ML-моделей и пайплайнов

— Интеграция моделей в backend и бизнес-контуры

— Разработка API и сервисов для ML

— Работа со стримингом данных (Kafka)

— Участие в RnD и пилотировании новых ML-решений

Технологический стек: Python, REST API (FastAPI/Flask), Kafka, Docker, Kubernetes, Airflow, Spark, Hive, SQL

‍

Обязанности:

— Продуктизация и внедрение ML-моделей в production

— Рефакторинг кода от DS-команд под production-стандарты

— Разработка backend-сервисов и REST API для ML-решений

— Интеграция сервисов через Kafka и микросервисную архитектуру

— Участие в построении и развитии ML-пайплайнов

— Взаимодействие с DS, MLOps и аналитиками

— Участие в архитектурных решениях и RnD-задачах

Требования:

— Опыт разработки на Python от 3–4 лет

— Обязательно высшее образование (законченное)

— Опыт работы с ML-проектами (CV, NLP, RAG)

— Опыт разработки REST API (FastAPI / Flask)

— Опыт работы с Kafka

— Понимание микросервисной архитектуры и сетевого взаимодействия

— Базовое понимание Kubernetes

— Опыт работы с SQL на среднем уровне

— Умение работать с кодом Data Science и адаптировать его под production

Будет плюсом:

— Опыт работы с Airflow

— Опыт работы с Hadoop / Spark

Условия:

-ДМС со стоматологией

-Компенсация фитнеса

-Скидки на курсы английского (Skyeng) и в кино

-Индексация зарплаты

-Современная техника для работы

-IT-аккредитация

Понравилась вакансия?

💚 — да

🌚 — нет

———

🖤Разместить вакансию

💙 Удалёнка

💚 Джунам

🧑‍💻 Джунам разработчикам

🫶 Удалёнка джунам

💜 За рубежом

💚 Качнуть карьеру

мы также есть там, куда всех хотят отправить — https://max.ru/it_vakansii_jobs

+400% к собеседованиям

Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Навыки

Python
SQL
Kubernetes
Computer Vision
RAG
NLP
Docker
Airflow
Kafka
Spark
REST API
FastAPI
Flask
Hive

Возможные вопросы на собеседовании

Проверка умения работать с кодом исследователей и приводить его к промышленным стандартам.

Расскажите о вашем опыте рефакторинга кода от Data Scientists. С какими основными проблемами вы сталкивались при переносе моделей в production?

Вакансия предполагает интеграцию через Kafka.

Как бы вы спроектировали систему обработки потоковых данных для ML-модели с использованием Kafka, чтобы минимизировать задержки (latency)?

Работа с RAG и агентскими системами упомянута в описании.

Какие основные сложности возникают при деплое и масштабировании RAG-систем в микросервисной архитектуре?

Проверка навыков работы с инфраструктурой.

Опишите ваш опыт настройки CI/CD пайплайнов для ML-сервисов. Как вы организуете версионирование моделей и данных?

Проверка знаний SQL и работы с данными.

Как оптимизировать SQL-запрос для выборки признаков (features) из большой таблицы в Hive/Spark для инференса модели?

Устали искать работу? Мы найдём её за вас

Quick Offer улучшит ваше резюме, подберёт лучшие вакансии и откликнется за вас. Результат — в 3 раза больше приглашений на собеседования и никакой рутины!

Страна: Россия
Зарплата: 220 000 ₽ – 310 000 ₽