Fullstack-разработчик, Tech lead

Дата размещения вакансии: 26.11.2025
Работодатель: Ит Франчайзинг
Уровень зарплаты:
з/п не указана
Город:
Нижний Новгород
Требуемый опыт работы:
От 1 года до 3 лет

О компании
Мы создаём цифровую экосистему для сети из 25 цветочных магазинов: собственная ERP, внутренние сервисы, чат-боты и AI-инструменты. У нас живой продукт, решения быстро внедряются и работают в реальном бизнесе.

Мы усиливаем команду и ищем ML Engineer, который поможет развивать направление машинного обучения и встроит нейросети в ключевые процессы.

Что предстоит делать

ML / AI задачи:
Обучать модели и нейронные сети для ERP и внутренних сервисов.
Подбирать архитектуры под задачи, проводить эксперименты и улучшать модели.
Строить ML-процессы: обучение → тестирование → внедрение в прод.
Разрабатывать и интегрировать AI-агентов в продукт.

Python / Backend:
Переписывать и развивать модули ERP на Python.
Создавать микросервисы, API, внутренний функционал.
Работать с архитектурой, интеграциями и данными.

Взаимодействие и влияние:
Участвовать в проектировании решений вместе с продактом и аналитиком.
Обучать команду ML-подходам, формировать лучшие практики.
Помогать улучшать процессы разработки (CI/CD, качество кода).

Требования

Обязательные:
Опыт ML / обучения моделей.
Сильный Python, опыт разработки от 2–3 лет.
Знание FastAPI / Django / Flask.
Понимание REST и микросервисной архитектуры.
PostgreSQL или MongoDB.
Опыт вывода моделей в прод.
Docker, Git, опыт работы в CI/CD.

Желательно:
Redis, Kubernetes.
Опыт в высоконагруженных системах или сложных архитектурах.
TypeScript — плюс, но не обязательно.
Опыт ведения ML-проектов или наставничества.

Что предлагаем

Роль с реальным влиянием на продукт и архитектуру.
Возможность выстроить ML-направление в компании.
Сложные, интересные задачи на стыке ERP, разработки и AI.
Команду, которая быстро внедряет решения в прод.
Свободу экспериментировать и предлагать технологии.
Уровень зарплаты — по вашей экспертизе.

В сопроводительном письме обязательно укажите!

Пожалуйста, укажите ML/AI-инструменты, фреймворки и модели, с которыми работали.