Kubernetes

#vacancy #Python #FastAPI #AsyncIO #Docker #Kubernetes #MLOps #FeatureStore #LLMOps #RAG #Middle Backend Python Developer (MLOps / FeatureStore / RAG & LLMOps / Альфа-Банк) 🐍 🏦 ID вакансии: JS-48_Gul Ставка: до 305 000 руб. на руки в месяц. Грейд: Middle. Загрузка: Full-time (полная занятость). Старт: ASAP. Формат: Удалённо. Локация/Гражданство: РФ / РФ. ⏳ Срок актуальности вакансии: до 09.09.2026. 📌 Важно: рассматриваются кандидаты с релевантностью опыта от 85% (аутстаффинговая позиция). 🏢 О компании: Альфа-Банк, Центр развития MLOps-экспертизы. 🧩 О проекте: разработка FeatureStore централизованной MLOps-инфраструктуры банка. Среда разработки моделей, пайплайны train и inference, среда исполнения, Feature Store, AutoML, A/B-тестирование, RAG/LLMOps. Ищем Backend Python Developer для работы в Центре MLOps-экспертизы Альфа-Банка. Роль для самостоятельного инженера с опытом Python от 3 лет, который умеет работать с FastAPI, AsyncIO, Docker и Kubernetes, а также понимает принципы построения микросервисных архитектур. Предстоит создавать новое направление потоковой обработки данных для ML-моделей, разрабатывать и масштабировать сервисы, общаться с заказчиками и адаптировать решения под их потребности. 🚀 Ключевые задачи: Создание нового направления работы потоковой обработки данных для ML-моделей. Нарезка и оценка задач (вместе с командой), ответственность за сроки и качество решений. Общение с заказчиками, выяснение потребностей, адаптация решения под их нужды. Разработка и развёртывание функциональных сервисов и микросервисов. Поддержка и улучшение уже используемых сервисов и компонентов. Масштабирование разрабатываемых систем. 🎯 Обязательные требования (Hard Skills): Python и стек: Опыт Python от 3 лет . FastAPI, aiohttp, SQLAlchemy, AsyncIO . Инфраструктура: Опыт работы с Docker и Kubernetes . Архитектура: Понимание принципов, паттернов и подходов проектирования систем, в том числе микросервисных архитектур . 🤝 Требования Soft Skills: Самостоятельность в доведении задач до результата. Проактивность и инициативность в предложениях по техническим решениям. Полное погружение в кодовую базу проекта и команду. Командность, готовность помогать коллегам и пользователям. Умение собрать общую картину ожидаемого результата, вместо решения конкретно поставленной задачи. 💡 Будет плюсом: Понимание работы LLM (Large Language Models). Опыт работы с RAG (Retrieval-Augmented Generation). Опыт в MLOps-инфраструктуре или ML-инженерии. Опыт работы с брокерами сообщений (Kafka, RabbitMQ) для потоковой обработки. Опыт работы с Feature Store (Feast, Hopsworks и аналоги). Понимание принципов A/B-тестирования и AutoML. Опыт работы в банковском или финтех-секторе. 📲 Контакт для отклика: @hrwomenpro (При отклике, пожалуйста, сразу присылайте актуальное резюме с акцентом на опыт FastAPI + AsyncIO + Kubernetes, пишите ID вакансии: JS-48_Gul)