Senior разработчик Python

Дата размещения вакансии: 23.12.2024
Работодатель: Т1
Уровень зарплаты:
з/п не указана
Город:
Москва
Требуемый опыт работы:
От 3 до 6 лет

У нас создаются различные ИТ-решения для работы с Big Data одним из таких решений является система исследования данных. Это облачный сервис для анализа данных, разработки и апробации моделей машинного обучения. Он позволяет аналитиком данных и моделистам использовать вычислительные возможности и данные одного из самых больших закрытых корпоративных банковских облак. Он нацелен на решения исследовательских задач в корпоративном сегменте любой сложности, имеет доступ к одному из крупнейших хранилищ данных в стране и позволяет одновременно работать в облаке нескольким сотням DS и DA, публиковать отчеты и интерактивные аналитические приложения.

Задачи, которые мы предлагаем:

  • Работа с кодом сервисов. Они написаны на Python, используются фреймворки Django и Flask. Оркестрация контейнеров производится посредством системы Kubernetes.
  • Работа с кодом сервисов. Они написаны на Python, используются фреймворки Django и Flask. Оркестрация контейнеров производится посредством системы Kubernetes.
  • Работа в составе команды, которая занимается развитием сервиса и его интеграцией.
  • Участие в тестировании и разворачивании сервисов.
  • Решение задач, связанных с инструментами системы исследования данных и интеграциями.
  • Участие в процессах разработки ИС.
  • Участие в активностях по оценке работ.
  • Работа в Agile-формате, работа с backlog, совместно с лидером команды
  • Участие в agile церемониях команды и стрима.

Знания и навыки, которые для нас важны:

  • Опыт разработки на Python (5 лет опыта работы).
  • Знание и понимание принципов ООП и чистого кода.
  • Знание и опыт работы с фреймворками Python (Django, Flask).
  • Понимание жизненного цикла разработки ПО \ моделей .
  • Знание Docker на уровне разработчик ПО

Желательно:

  • Опыт реализации систем с применением ML
  • Опыт работы с Kubernetes
  • Опыт работы с Apache Superset и системами разметки данных.
  • Понимание особенностей экосистемы Hadoop.
  • Знание Kerberos.
  • Опыт разработки для GPU вычислений.