Вакансия: Python-разработчик в Челябинск

Полное описание вакансии: Python-разработчик в Челябинск

ID Название вакансии Город Компания От До Валюта Тип вакансии Дата и время публикации вакансии Роль
2355567 Python-разработчик Челябинск > АйТиСи Солюшенс 150000 RUR open 2025-02-25
Необходимые навыки
  • > PostgreSQL
  • > Redis
  • > MongoDB
  • > FastAPI
  • > pandas
  • > MLflow
  • > LLaMA
  • > OpenAI API
  • > Python 3.x
Требования

Деплой моделей в продакшен (FastAPI, Flask, gRPC, ONNX, TensorRT). Инфраструктура: FastAPI, Flask, gRPC. Будет плюсом: Опыт с развертыванием LLM и...

Обязанности

Работу в аккредитованной IT-компании. Разработка и оптимизация ML-моделей (NLP, CV, табличные данные). Работа с LLM (GPT-4, Llama...

Описание

«АйТиСи Солюшенс» — это ведущая IT-компания , специализирующаяся на разработке и развитии высоконагруженных систем, тестировании ПО, бизнес-анализе и системной интеграции.
На данный момент мы в поисках Python- разработчика

Мы предлагаем:
• Работу в аккредитованной IT-компании
• Конкурентную заработную плату
• Удаленный формат работы, полная занятость
• Карьерный рост: регулярные внутренние аттестации и повышение грейда/заработной платы по результатам работы;
• Систему внутреннего и внешнего обучения: курсы, митапы, конференции.​​​​​​​

В обязанности будет входить:
• Разработка и оптимизация ML-моделей (NLP, CV, табличные данные).
• Деплой моделей в продакшен (FastAPI, Flask, gRPC, ONNX, TensorRT).
• Работа с LLM (GPT-4, Llama, Claude) – настройка, fine-tuning, RAG.
• Оптимизация inference (TensorRT, OpenVINO, quantization).
• Разработка AI-сервисов с высокими нагрузками (серверные API, микросервисы).
• Построение MLOps-процессов (развёртывание, мониторинг, A/B
тестирование).

Ожидания от специалиста:
• Python 3.x, NumPy, Pandas, PyTorch / TensorFlow.
• ML-библиотеки: scikit-learn, XGBoost, CatBoost.
• NLP: Hugging Face, OpenAI API, LLaMA, Spacy.
• Computer Vision: OpenCV, YOLO, CLIP.
• Базы данных: PostgreSQL, ClickHouse, MongoDB, Redis.
• DevOps: Docker, Kubernetes, AWS/GCP/Yandex Cloud.
• MLOps: MLflow, Kubeflow, Airflow.
• Инфраструктура: FastAPI, Flask, gRPC.

Будет плюсом:
• Опыт с развертыванием LLM и fine-tuning.
• Опыт с VectorDB (Pinecone, Weaviate, FAISS).
• Опыт с Nvidia CUDA, TensorRT, Triton Inference Server.

Если ты считаешь, что твои навыки соответствуют нашим требованиям откликайся и мы с тобой свяжемся!

Вверх