Python разработчик: потоковая инфраструктура ML

HireHi; United States; Hybrid; USD 29,000 - 50,000; Full time

Benefits offered by this job

KPI бонус

Гибридная работа

Медицинское страхование

Обучение и конференции

ДМС с первых дней

Job summary

HireHi приглашает опытного Python разработчика для создания и обслуживания сервисов потоковой обработки данных для ML-моделей. Вы будете принимать события из Kafka, вычислять признаки и выдавать их в реальном времени, проектировать микросервисы на Python и развёртывать их в Kubernetes.

Требуется 4+ лет коммерческой разработки на Python и уверенное владение asyncio, FastAPI, PostgreSQL, SQLAlchemy и Docker/Kubernetes. Гибридный формат работы, KPI-бонус и обширные обучающие программы.

Qualifications

• Опыт коммерческой разработки на Python от 4 лет и уверенное владение asyncio.
• Опыт коммерческой работы с FastAPI.
• Умение проектировать схемы PostgreSQL и писать запросы.
• Опыт работы с SQLAlchemy и Alembic.
• Опыт развёртывания и эксплуатации сервисов с Docker и Kubernetes.
• Понимание механизмов Kafka: продюсеров и консьюмеров, партиций, групп потребителей, сбоев и повторной доставки сообщений.
• Будет плюсом: Redis, опыт с RabbitMQ/Redis Streams, понимание ML-контуров и интерес к LLM.

Responsibilities

• Разрабатывать сервисы потоковой обработки данных для ML-моделей: принимать события из Kafka, вычислять и обновлять признаки, выдавать их моделям в реальном времени
• Проектировать и разворачивать микросервисы на Python в Kubernetes
• Поддерживать, улучшать и масштабировать работающие сервисы, обеспечивать их стабильность, наблюдаемость и отказоустойчивость
• Разбирать потребности заказчиков вместе с командой и превращать их в инженерные решения

Tools

Python

asyncio

FastAPI

PostgreSQL

SQLAlchemy

Alembic

Docker

Kubernetes

Kafka

Redis / Redis Streams

RabbitMQ

LLM

Job description

HireHi приглашает опытного Python разработчика для создания и обслуживания сервисов потоковой обработки данных для ML-моделей. Вы будете принимать события из Kafka, вычислять признаки и выдавать их в реальном времени, проектировать микросервисы на Python и развёртывать их в Kubernetes.

Требуется 4+ лет коммерческой разработки на Python и уверенное владение asyncio, FastAPI, PostgreSQL, SQLAlchemy и Docker/Kubernetes. Гибридный формат работы, KPI-бонус и обширные обучающие программы.