MlOps / Python Backend Engineer (ML)

MlOps / Python Backend Engineer (ML) 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?