улица Годовикова 9с17
ООО «Полиматика Рус» – российский разработчик решений в сфере бизнес-аналитики и планирования. С 2011 года компания создает и развивает линейку продуктов для анализа данных, формирования аналитической информации и поддержки принятия управленческих решений под брендом Polymatica. Одним из флагманских продуктов являются Polymatica ML – платформа для построения моделей машинного обучения и управления ими.
Проект разворачивается в self-hosted Kubernetes, состоит из нескольких модулей и сейчас находится на этапе выработки стратегии, глубокой переработки архитектуры и развития продукта.
Команда небольшая — сейчас один backend и один frontend разработчик. Это означает высокую степень самостоятельности: ты принимаешь технические решения, выбираешь подходы и несёшь за них ответственность. Мы ищем человека, который воспринимает это как возможность, а не как неудобство.
Технологический стек: Python 3.12+, FastAPI, pytest, PyTorch, Docker, Kubernetes (self-hosted), Helm, GitLab CI, Grafana, Prometheus, Loki, PostgreSQL, Redis, ClickHouse, RabbitMQ, MinIO / S3 (boto3), scikit-learn.
Чем предстоит заниматься:
- Поддерживать и развивать существующие модули ML-платформы
- Участвовать в выработке стратегии переработки архитектуры и самостоятельно её реализовывать
- Деплоить и обслуживать ML-модели в продакшене (Kubernetes, Helm)
- Настраивать мониторинг и алерты: Prometheus, Grafana, Loki
- Проводить code review (нередко — собственного кода), документировать архитектурные решения
- Участвовать в планировании спринтов, самостоятельно управлять задачами в backlog
Мы ждем от вас:
- Знание Python 3.12+: типизация, async/await, модульная структура
- Чистый код: SOLID, dependency injection, покрытие тестами (pytest)
- Знание REST API на FastAPI конфигурация через pydantic / YAML / env
- Опыт рефакторинга существующего кода
- Опыт деплоя и обслуживания ML-моделей в продакшене
- MLflow: трекинг экспериментов, реестр моделей
- S3 / MinIO (boto3, aioboto3): хранение ML-моделей, датасетов, артефактов обучения
- RabbitMQ / FastStream: async event-driven обработка (запуск обучения, уведомления)
- Celery + Dask: очередь задач для обучения моделей, распределённые вычисления над данными
- scikit-learn, PyTorch: понимание работы ML-моделей на уровне разработчика платформы (не data scientist)
- Работа с данными: pandas, numpy; SQL (PostgreSQL, ClickHouse)
- Redis: кэширование, pub/sub между сервисами (aioredis)
- SQLAlchemy + Alembic: ORM и управление миграциями схемы БД
- Понимание Docker: Dockerfile, multi-stage builds, оптимизация образов
- Понимание Kubernetes (self-hosted): деплой, Helm charts, ConfigMap/Secret, troubleshooting
- Понимание CI/CD: GitLab CI — build, test, deploy пайплайн
- Понимание стека мониторинга: Prometheus + Grafana + Loki — построение дашбордов, настройка алертов
Будет плюсом:
- Опыт с Kubeflow Pipelines или Argo Workflows
- Опыт с DVC или аналогами для версионирования данных и моделей
- Опыт мониторинга качества модели: дрейф данных, метрики предсказаний
- Опыт работы единственным разработчиком или в команде ≤2 человек
Мы предлагаем:
- Работу в аккредитованной ИТ-компании с официальным трудоустройством по ТК РФ
- Удаленный формат работы
- Корпоративную технику для комфортной работы
- ДМС после испытательного срока с возможностью страхования детей и родственников
