Python разработчик Middle+, Senior (ML/Data Science направление)

Описание вакансии

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: Откликнуться

По вопросам партнерского сотрудничества: Откликнуться