- Страна
- Россия
- Зарплата
- 260 000 ₽ – 370 000 ₽
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Python Backend Developer (MLOps/LLMOps Platform)
Оценка ИИПривлекательная вакансия для опытных разработчиков благодаря работе с передовыми технологиями (LLM, MLOps) и прозрачной вилке зарплаты. Компания JETLYN предлагает удаленный формат и работу над масштабной экосистемой в финтехе, что дает отличные возможности для профессионального роста.
Сложность вакансии
Оценка ИИВысокая сложность обусловлена требованиями к Senior-уровню (от 5 лет опыта) и специфическим стеком на стыке Backend и MLOps/LLM. Необходимо не только владеть Python, но и понимать архитектуру RAG, работу с K8s и принципы построения распределенных систем.
Анализ зарплаты
Оценка ИИПредложенная вилка (260 000 – 370 000 руб. на руки) полностью соответствует рыночным ожиданиям для Senior Python разработчика в России. Верхняя граница в 370к является конкурентной для финтех-сектора, хотя в некоторых топовых банках на аналогичных позициях с ML-уклоном потолок может достигать 450 000 руб.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в JETLYN уже сейчас
Присоединяйтесь к команде JETLYN и создавайте будущее MLOps-платформ в финтехе — отправьте резюме @Geniya_HR!
Описание вакансии
#РФ #вакансия #удаленно #remote #Python #ML #LLM
Вакансия: Python Backend Developer (MLOps/LLMOps Platform)
Грейд: Senior
Компания: JETLYN
Формат: удаленно
Локация: Россия
Гражданство: #РФ
Вилка ЗП: от 260 000 до 370 000 рублей на руки в месяц
Условия оформления, формат: ТК/ИП
🟡Описание проекта:
Развитие Аналитической платформы — единой MLOps-экосистемы банка
Мы ищем Python-разработчика с опытом от 5 лет, который хочет работать на стыке инженерии данных, микросервисной архитектуры и AI-инфраструктуры. Вы будете проектировать и реализовывать сервисы, которые обеспечивают полный жизненный цикл ML-моделей и LLM-приложений.
🟡Требования:
- Опыт Python от 5 лет
- Уверенное владение фреймворками и библиотеками: FastAPI, aiohttp, SQLAlchemy, AsyncIO
- Практический опыт работы с Docker и Kubernetes (сборка образов, деплой, управление конфигурациями)
- Понимание принципов и паттернов проектирования распределённых систем и микросервисных архитектур
- Опыт работы с LLM, RAG-архитектурами
- Самостоятельность в доведении задач до результата
- Проактивность и инициативность в предложениях по тех решениям
- Полное погружение в кодовую проекта и команду
- Командность, готовность помогать коллегам и пользователям
- Умение собрать общую картину ожидаемого результата, вместо решения конкретно поставленной задачи
✅Будет преимуществом:
Знакомство с MLOps-практиками: версионирование моделей, мониторинг дрифта, CI/CD для ML
Опыт работы с очередями сообщений (Kafka, RabbitMQ) и event-driven архитектурами
Знание инструментов наблюдения: Prometheus, Grafana, Loki, OpenTelemetry
Понимание принципов работы с большими данными (Spark, ClickHouse, Hadoop)
Опыт в банковской или финтех-домене
📝Задачи:
- Нарезать и оценивать задачи (вместе с командой), отвечать за сроки и качество решений
- Общаться с заказчиками, выяснять потребность, адаптировать решение под потребности
- Разрабатывать и разворачивать функциональные сервисы и микросервисы
- Поддерживать и улучшать уже используемые сервисы и компоненты
- Масштабировать разрабатываемые системы
Резюме и вопросы направляйте, пожалуйста, в телеграмм в ЛС Откликнуться 📲
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Python
- FastAPI
- aiohttp
- SQLAlchemy
- asyncio
- Docker
- Kubernetes
- LLM
- RAG
- Kafka
- RabbitMQ
- Prometheus
- Grafana
- Loki
- OpenTelemetry
- Spark
- ClickHouse
- Hadoop
- MLOps
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка глубокого понимания асинхронности в Python, критически важной для высоконагруженных сервисов.
Расскажите о механизме Event Loop в AsyncIO и как вы решали проблемы с блокирующими вызовами в асинхронном коде?
Вакансия связана с LLMOps, поэтому важно понимать специфику работы с векторными данными.
Какие подходы вы использовали при реализации RAG-архитектур и как обеспечивали актуальность данных в векторном хранилище?
Позиция Senior предполагает участие в деплое и эксплуатации.
Опишите ваш опыт настройки CI/CD пайплайнов для ML-моделей. С какими сложностями при деплое в Kubernetes вы сталкивались?
Проверка навыков проектирования сложных систем.
Как бы вы спроектировали систему мониторинга дрифта данных и моделей для крупного банковского проекта?
Оценка умения работать с данными в распределенной среде.
В каких случаях вы бы предпочли Kafka вместо RabbitMQ в контексте event-driven архитектуры вашей платформы?
Похожие вакансии
Java-разработчик (Middle+/Senior)
Python-разработчик / Backend Engineer (Middle+ / Senior)
Python разработчик (Middle+/Senior)
Senior Java разработчик
Senior Python Engineer
Java-разработчик
1000+ офферов получено
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!