Мы развиваем платформу аналитики для маркетплейсов (Wildberries, Ozon др.). Сервис собирает данные, считает метрики и прогнозы, показывает интерактивные дашборды и формирует рекомендации на основе ML и LLM. Проект уже работает, сейчас нужно ускорить масштабирование и оптимизацию.
Что нужно делать:
-
Разворачивать и поддерживать сервисы (FastAPI, PostgreSQL, Docker, Render/облако).
-
Оптимизировать производительность: БД, индексы, кэширование, параллельные вычисления.
-
Настраивать CI/CD, мониторинг, логи.
-
Разрабатывать backend-функционал (Python, SQLAlchemy, Pandas).
-
Поддерживать фронт на уровне Jinja2 + JS.
-
Интегрировать AI/ML-модули (LLM, прогнозы продаж, корреляции).
-
Работать с ИИ-ассистентами (Cursor, Copilot, ChatGPT) для ускорения разработки.
Наш стек:
-
Backend: Python (FastAPI, SQLAlchemy, Pandas).
-
Data: PostgreSQL, SQLite, аналитика на Pandas.
-
DevOps: Docker, GitHub Actions, Render (или аналоги).
-
ML: базовые модели прогнозирования, интеграция LLM (OpenAI API).
-
Front: Jinja2, HTML/CSS/JS.
Что ждём от кандидата:
-
Опыт 3+ лет с Python (FastAPI или Django/Flask).
-
Хорошие знания SQL и оптимизации запросов.
-
Опыт работы с Docker, CI/CD, развёртыванием в облаках.
-
Умение находить и устранять bottleneck’и (производительность, база, код).
-
Опыт работы с Pandas, NumPy.
-
Базовое понимание ML/AI (Elasticity, модели прогнозов, LLM-интеграция).
-
Желание и умение использовать ИИ-инструменты в разработке.
Будет плюсом:
-
Опыт настройки Kubernetes.
-
Опыт коммерческой разработки ML-систем.
-
Участие в стартапах или pet-проектах end-to-end.
Мы предлагаем:
-
Гибкий график, удалёнка.
-
Работа напрямую с основателем (быстрые решения, без бюрократии).
-
Возможность влиять на продуктовую стратегию и архитектуру.
-
Доступ к современным AI-инструментам.
-
Достойную оплату (по договорённости, вилка зависит от опыта).
