"Мясницкий ряд" - высокотехнологичное предприятие, оснащенное современным оборудованием от ведущих мировых производителей, сертифицированное по международной системе ISO 22000:2005 и ХАССП приглашает на вакантную должность Python-разработчик (Fullstack / Data & ML).
Вы получите:
✅ Работу на стабильном предприятии, входящем в пятерку лидеров на рынке мясной гастрономии Москвы и Московской области
✅ Гарантированные отпуска, налоговые и пенсионные отчисления, оплачиваемые больничные т. к. оформление по ТК РФ с 1-го рабочего дня
✅ График работы 5/2 с 9:00 до 18:00
✅ Работу в комфортном офисе до которого ходит корпоративный транспорт от станции МЦД-1 Одинцово (3 минуты до предприятия)
✅ Дополнительные выгоды: ДМС, скидки на продукцию до 50%, бесплатное питание в столовой предприятия
✅ Возможность зарабатывать больше с каждым годом, т. к. у нас действует система премирования за выслугу лет
✅ Возможность профессионального развития, т. к. компанией приветствуется рост и развитие сотрудников
✅ Внимание руководства, потому что все сотрудники получают подарки и поздравления к праздникам
✅ Признание достижений, т. к. ежегодно проходит награждение лучших сотрудников
✅ Хорошее настроение на работе, потому что у нас дружный коллектив
Чем предстоит заниматься:
✅ Поддерживать и развивать продакшн-пайплайны прогноза спроса (математическая и ML-модели), считающие прогноз на месяцы вперёд и пишущие в корпоративный DWH
✅ Разрабатывать сервисы автопланирования производства (календарное планирование + оптимизация загрузки)
✅ Строить и сопровождать веб-приложения и REST-API, интеграции с 1С/Bitrix24, Max-ботов
✅ Настраивать CI/CD, мониторинг, алерты; следить за качеством прогноза и стабильностью пайплайнов
✅ Писать поддерживаемый код с тестами и документацией (комментарии/докстринги — на русском)
Позиция подразумевает работу на стыке двух направлений: (A) прогнозирование спроса и планирование производства (данные/ML) и (B) веб-сервисы и корпоративные интеграции (fullstack).
✅ Общее ядро (обязательно для любого направления):
- Python 3.11–3.12 — уверенно (ООП, типизация, dataclasses, окружения/venv).
- SQL и Microsoft SQL Server — T-SQL, оконные функции, оптимизация запросов; понимание DWH, staging-таблиц, джобов SQL Agent. Подключение из Python через SQLAlchemy 2.x и pyodbc (ODBC Driver 17/18), в т.ч. trusted_connection (Windows-аутентификация).
- Git — feature-ветки, Merge Request, Conventional Commits.
- CI/CD: GitLab CI — пайплайны, стадии, расписания, триггеры, переменные CI/CD. У нас self-hosted shell-раннеры на Windows (PowerShell) — плюсом опыт с ними.
- Docker + Docker Compose — сборка и запуск multi-service окружений.
- Тестирование: pytest — юнит- и smoke-тесты как гейты в CI.
- Наблюдаемость: Grafana + метрики, health/readiness-подход, алёрты (email/мессенджеры).
- Умение читать и поддерживать чужой код, писать документацию (Markdown/MkDocs, Obsidian).
✅ Направление A — Данные, прогнозирование и оптимизация:
(подстраховка ML/аналитического разработчика)
Анализ данных: pandas, numpy — уверенная работа с таблицами, временными рядами, агрегациями.
Машинное обучение: scikit-learn и градиентный бустинг — LightGBM / XGBoost / CatBoost.
Прогноз временных рядов: понимание сезонности/трендов/интермиттентного спроса; библиотеки statsforecast (Croston/SBA), pmdarima (SARIMAX), Prophet — как плюс.
Оптимизация: линейное/целочисленное программирование, OR-Tools (CBC/MILP) — постановка задач планирования и bin-packing (распределение по ресурсам/дням с ограничениями).
ETL: сбор данных из внешних API (requests), Excel (openpyxl), кэш parquet (pyarrow).
Витрины/дашборды: Streamlit + Plotly.
Метрики качества прогноза (FA/BIAS/coverage), бэктест, OOS-валидация.
Плюсом: локальный инференс LLM/GPU (CUDA, Tesla-класс), интеграция LLM (Anthropic/Claude, OpenAI, DeepSeek).
✅ Направление B — Fullstack веб-разработка и интеграции:
(подстраховка веб-разработчика)
Бэкенд:
FastAPI (основной), Flask (legacy); проектирование RESTful API.
SQLAlchemy 2.x (async) + Alembic; Pydantic v2, pydantic-settings.
PostgreSQL (asyncpg), Redis (кэш/сессии/rate limiting).
Тесты: pytest, pytest-asyncio, httpx. Качество: Ruff (lint+format), mypy (желательно).
Фоновые задачи: Celery, APScheduler.
OpenAPI/Swagger — контракты и автогенерация документации; аутентификация JWT + сессии в Redis.
Фронтенд:
TypeScript, React 18 (компоненты, hooks, роутинг), HTML/CSS.
Сборка/инструменты: Vite, ESLint, Prettier, Jest, Playwright.
UI: Material UI (MUI) + Emotion, Recharts.
State/данные: axios, zustand, react-hook-form, react-router-dom.
Плюсом: Next.js, Tailwind CSS, TanStack Query, Vitest.
Интеграции:
Корпоративные: Bitrix24 REST API; учётные системы 1С (обмен через SQL-таблицы/загрузчики).
Мессенджеры: Max-боты (aiogram).
✅ Будет плюсом (к любому направлению):
Go — отдельные сервисные проекты.
pnpm monorepo (общие пакеты/шаблоны), Node.js 20 для фронтенд-CI.
Makefile как локальная обвязка (make format, make lint, make ci перед push).
MkDocs + MkDocs Material для документации.
Prometheus (экспорт метрик), health/readiness endpoints.
Опыт с производственными/учётными системами (ERP/MES/1С), компьютерное зрение — как перспектива.
Мы ожидаем от кандидата:
✅ Уверенное владение общим ядром + глубина хотя бы в одном направлении (A или B), готовность разбираться во втором на уровне поддержки.
✅ Самостоятельность: взять задачу коллеги на время его отсутствия и довести до продакшена.
✅ Аккуратность к данным и продакшену (у нас реальные боевые БД и джобы с множеством пользователей — цена ошибки высокая)
✅ Уровень: middle / middle+ (по факту навыков).
