- Страна
- Россия
Tech Lead / Team Lead Python (LLMOps- платформа)
Оценка ИИПозиция в одном из ведущих банков страны с фокусом на передовые технологии (LLM, AI). Отличные возможности для профессионального роста, удаленный формат работы и работа над значимым продуктом.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Улучшите резюме под эту вакансию
Возьмём требования и создадим новую версию резюме с акцентом на нужный опыт
Сложность вакансии
Оценка ИИВысокая сложность обусловлена необходимостью сочетать глубокие технические знания (Python, LLMOps, архитектура) с сильными управленческими навыками и опытом работы в крупном финтехе.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в вакансии не указана, однако для позиции Tech Lead в крупном российском банке (Tier-1) рыночные предложения обычно находятся в диапазоне от 400 000 до 600 000 рублей после вычета налогов.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
Альфа-Банк
Tech Lead / Team Lead Python (LLMOps- платформа)
Опыт работы: более 5 лет
Формат работы: удалённо
*☑️* Чем предстоит заниматься
-Владеть процессом доставки фич: от технической проработки до выхода в production
-Работать совместно с Product и бизнесом над приоритизацией и поиском оптимальных решений
-Повышать скорость и предсказуемость разработки: сокращать time-to-market, улучшать процессы delivery
-Принимать архитектурные и инженерные решения, которые помогают продукту масштабироваться
-Проектировать и развивать backend-архитектуру, API и интеграции
-Участвовать в сложных технических решениях и помогать команде находить эффективные компромиссы
-Планировать работу команды, декомпозировать задачи и помогать достигать целей спринтов, проводить code review
-Использовать современные AI-инструменты для ускорения разработки и повышения качества
-Внедрять практики эффективного использования AI в инженерных процессах команды
*☑️* Наши пожелания к кандидатам
-2+ года опыта в роли Tech Lead / Team Lead (приоритет)
-3+ года коммерческой разработки на Python
-Опыт управления инженерной командой и ответственности за delivery
-Понимание современных backend-архитектур: микросервисы, REST, очереди, кеширование
-Опыт работы с PostgreSQL
-Практический опыт работы с Docker и Kubernetes
-Понимание CI/CD и современных подходов к поставке ПО
-Опыт использования AI-инструментов в разработке
-Умение принимать технические решения с учетом бизнес-ограничений
-Способность выстраивать процессы разработки и масштабировать команду
-Будет плюсом:
-Опыт разработки на Go
-Опыт работы с Kafka
-Опыт работы с ClickHous
-Опыт масштабирования высоконагруженных систем
-Знание frontend-разработки (TypeScript/JavaScript, React/Vue/Angular)
-Опыт построения DevOps/SecOps практик
-Понимание LLM-инференса и интеграции AI-сервисов
Контакты: Откликнуться
*🔥* Подписаться на наши каналы / Откликнуться / Откликнуться
Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- Python
- PostgreSQL
- Docker
- Kubernetes
- CI/CD
- Microservices
- REST
- Go
- Kafka
- ClickHouse
- TypeScript
- JavaScript
- React
- Vue
- Angular
- DevOps
- LLM
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка опыта управления и ответственности за результат команды.
Расскажите о самом сложном кейсе в вашей практике управления командой: как вы выстраивали процессы delivery и какие метрики использовали для оценки успеха?
Оценка архитектурных навыков в контексте масштабируемости.
Какие архитектурные паттерны вы бы применили для построения LLMOps-платформы, учитывая необходимость высокой доступности и масштабируемости?
Проверка понимания специфики LLM и AI.
С какими вызовами вы сталкивались при интеграции AI-сервисов или организации LLM-инференса в продакшн-среде?
Оценка умения балансировать между техническим долгом и бизнес-задачами.
Как вы принимаете решение о выборе между быстрым выпуском фичи (time-to-market) и необходимостью проведения глубокого рефакторинга или улучшения архитектуры?
Проверка навыков работы с современным стеком.
Опишите ваш опыт работы с Kubernetes и CI/CD: как вы организуете процесс деплоя микросервисов в высоконагруженных системах?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
