python-разработчик в ML-системах

2ГИС; United States; Remote; USD 140,000 - 190,000; Full time

Benefits offered by this job

ДМС

Онлайн-консультации специалистов

Поддержка выступлений на конференциях

Доступ к учебному центру: курсы, трен-

Конференционные/проф. публикации

Job summary

2ГИС ищет опытного Python-инженера для разработки и поддержки ML-ядра: пайплайны обучения и инференса, реалтайм-серверов, обработка больших данных, оптимизация ресурсов.

Кандидат должен иметь 5+ лет коммерческой разработки на Python, продакшн-опыт и навыки проектирования ML-архитектур с учётом латентности и памяти. Возможна удалённая работа по РФ; офисы в РФ. Официальное трудоустройство и поддержка профессионального роста.

Qualifications

• 5+ лет коммерческой разработки на Python, часть из которых в продакшен системах под реальной нагрузкой.
• Понимание ML-пайплайна: метрики, валидация, обучение и инференс.
• Опыт проектирования архитектуры ML-решений с учётом задержек, памяти и пропускной способности.
• Работа с большими объёмами данных: батч- и стрим-обработка, профилирование.
• Опыт построения data/ML пайплайнов, контейнеризация, CI/CD.
• Опыт работы с реляционными СУБД и Kubernetes.

Responsibilities

• Проектировать, разрабатывать и поддерживать пайплайны обучения и реалтайм-инференса ML-моделей на Python.
• projectировать и внедрять мониторинг для сервисов команды.
• Участвовать в архитектурных дискуссиях и проектировании ML-решений с ранних стадий.
• Работать с техдолгом на уровне архитектуры: упрощать систему, снижать связность, стандартизировать подходы.
• Проводить детальные code review.

Skills

Python

ML-пайплайны

Работа с большими данными

Алгоритмы

Оптимизация по памяти/latency

Контейнеризация/CI‑CD

Tools

Kubernetes

Airflow

Prefect

Dagster

Kafka

Hadoop/Spark

MLflow/ClearML/Model Registry

Job description

Описание:

Команда ETA/RTA 2ГИС применяет анализ данных и машинное обучение для задач навигации и геоаналитики. Мы определяем, где на дорогах находятся пробки, прогнозируем время в пути для автомобилей и общественного транспорта. Команда - это инженеры и специалисты по данным, которые вместе доводят исследовательские модели до надёжного продакшена. Ищем сильного Python-инженера, который возьмёт на себя инженерное ядро ML-части: пайплайны обучения и инференса, реалтайм-сервинг моделей, работу с большими объёмами данных и оптимизацию по ресурсам.

Задачи:

Проектировать, разрабатывать и поддерживать пайплайны обучения и реалтайм-инференса ML-моделей на Python. Проектировать и внедрять мониторинг для сервисов команды. Участвовать в архитектурных дискуссиях и проектировании ML-решений с ранних стадий, балансировать ML-качество и продакшен-ограничения. Работать с техдолгом на уровне архитектуры: упрощать систему, снижать связность, стандартизировать подходы. Проводить детальные code review.

Требования:

От 5 лет коммерческой разработки на Python, значимая часть - в продакшен-системах под реальной нагрузкой. Понимание ML-пайплайна: метрики, валидация, обучение/инференс. Опыт проектирования архитектуры ML-решений и вывода их в прод с соблюдением требований по латентности, памяти и пропускной способности. Уверенная работа с большими объёмами данных: батч- и стрим-обработка, оптимизация производительности и памяти, профилирование. Сильные основы: структуры данных, алгоритмы, вычислительная сложность. Опыт построения data/ML-пайплайнов, контейнеризация, CI/CD. Опыт работы с реляционными СУБД и Kubernetes.

Будет плюсом:

• Опыт работы с ML-инфраструктурой: MLflow / ClearML / Model Registry, оркестраторы пайплайнов (Airflow / Prefect / Dagster)
• Опыт с очередями и стриминговой обработкой (Kafka)
• Опыт работы с Hadoop/Spark
• Опыт работы с геоданными и/или задачами прогнозирования
• Опыт разработки на C++

Условия:

Сильная инженерная команда, где можно расти и обмениваться опытом. Реальное влияние на архитектуру и технические решения. Сложные инженерные задачи на стыке ML, больших данных и реального времени. Официальное трудоустройство и полностью белую заработную плату. Можно работать удаленно по РФ. Хочешь гибридный формат? У нас есть офисы в Москве, Санкт-Петербурге, два — в Новосибирске. ДМС и онлайн-консультации специалистов. Поддержку выступлений на конференциях и подготовки публикаций. Доступ к внутреннему учебному центру: курсам, тренингам и профессиональной литературе.