ML-Разработчик

#вакансия #удаленно #ML #lead #python

ML-Разработчик
Локация: Удаленно
Занятость: Part-time (ГПХ, СМЗ)
Гражданство: РФ
Грейд: Lead
Опыт: от 5 лет коммерческой разработки

О проекте 🤖
Мы создаем высоконагруженную облачную систему хранения со встроенным RAG функционалом. Это не просто «хранилка файлов», а сложная инфраструктура с распределенным доступом, интеллектуальным поиском и бесшовной интеграцией в бизнес-процессы крупных компаний.
Мы находимся в фазе активного роста, поэтому сейчас идеальное время, чтобы прийти в команду, влиять на архитектурные решения и внедрять лучшие практики backend-разработки.

Чем предстоит заниматься
1) Архитектура и разработка: Проектирование и построение масштабируемых микросервисов с нуля, рефакторинг существующих систем, внедрение Event-Driven Architecture.
2) Управление командой: Code review, менторство разработчиков, участие в техническом планировании и распределении задач.
3) ML/AI интеграция: Построение и оптимизация RAG-пайплайнов, проектирование процессов embedding и reranking, работа с векторными БД и парсингом сложных документов.
4) Безопасность и данные: Реализация систем аутентификации (Zitadel) и авторизации на базе ReBAC/Zanzibar (SpiceDB), работа с PostgreSQL, Valkey, S3, брокерами сообщений (NATS/Kafka).

Что мы ждем от тебя
- Backend Core: Опыт коммерческой разработки от 5 лет, уверенное владение FastAPI, Pydantic, SQLAlchemy, глубокое понимание асинхронности.
- Архитектура: Практический опыт построения высоконагруженных распределенных систем, микросервисов и EDA.
- Данные и хранилища: PostgreSQL (проектирование схем, оптимизация запросов, миграции), Valkey/Redis, S3-совместимые хранилища.
- Брокеры сообщений: Опыт интеграции и поддержки NATS или Kafka в production-среде.
- DevOps & Observability: Уверенная работа с Docker, Kubernetes, GitLab CI/CD, ArgoCD (GitOps flow), настройка мониторинга и логирования (OpenTelemetry, Prometheus, Grafana, Sentry).
- IAM & Security: Понимание современных моделей авторизации, опыт внедрения Zitadel или аналогов, знание принципов ReBAC и Zanzibar-модели (SpiceDB или аналоги).

➕ Будет огромным плюсом:
1. Опыт работы с векторными базами данных (Milvus, Qdrant) для семантического поиска и ML-задач.
2. Навыки парсинга сложных форматов (PDF, Office) с использованием Kreuzberg, Docling или аналогов.
3. Практическое понимание работы LLM, опыт оптимизации RAG-пайплайнов, проектирования embedding и reranking стратегий.
4. Опыт руководства backend-командой и построения инженерных процессов.

Что мы предлагаем:
✔️ Влияние на продукт: Возможность определять архитектурный стек, внедрять лучшие практики и напрямую влиять на развитие платформы.
✔️ Современные технологии: Работа без legacy, cloud-native подход, актуальные версии фреймворков и инструментов.
✔️ Профессиональный рост: Четкий трек до Tech Lead / Architect, возможность углубиться в ML/AI-инфраструктуру или сфокусироваться на управлении командой.
✔️ Комфорт и поддержка: Гибкий график, минимальная бюрократия, техника на выбор, расширенный пакет бенефитов и оплата профильного обучения/конференций.

Этапы интервью
1) Скрининг (10 мин): Короткое знакомство через переписку
2) Собеседование (1 час): Полное собеседование по техническим вопросам, рассказ о компании.
3) Финал: Подготовка оффера и выход на работу.

🤨 Готов строить будущее работы с информацией вместе с нами? Присылай свое резюме [контакт скрыт] и ссылку на GitHub!