Ростов-на-Дону, Лермонтовская улица, 22/5-9
Врывайся в мир Python-разработки с Fortech!
Ты мечтаешь создавать масштабные цифровые продукты, работать с современными технологиями и расти в крутой команде? Тогда тебе к нам! Fortech приглашает начинающих Python-разработчиков, которые хотят учиться, развиваться и реализовывать амбициозные проекты вместе с профессионалами.
Оплата и условия
График и формат работы
Чем предстоит заниматься:
Ключевые требования:
Python: глубокое знание ООП, многопоточность/многопроцессность, асинхронность (asyncio), профилирование и оптимизация производительности.
SQL: продвинутый уровень — оконные функции, оптимизация запросов через индексы и партиционирование (PostgreSQL, ClickHouse, BigQuery).
Инженерия данных: проектирование отказоустойчивых пайплайнов (идемпотентность, обработка ошибок, управление зависимостями).
Анализ данных: уверенная работа с pandas/numpy, оптимизация памяти, при необходимости — интеграция с Dask.
Инфраструктура: Git, CI/CD, Docker, опыт развёртывания в облаке (AWS/GCP/Azure, объектные хранилища S3/GCS).
Code Review & Архитектура: практика код-ревью, документирование решений, участие в проектировании архитектуры.
Специализация на выбор:
Для ETL/Data Engineering:
Разработка и поддержка батч- и стриминговых пайплайнов (Airflow, Kafka/Kinesis).
ELT-подходы, работа с форматами Parquet/Avro, построение слоёв данных (raw → mart).
Опыт работы с распределёнными фреймворками (PySpark, Apache Beam).
Для ML Engineering:
Полный цикл ML-пайплайна: от фича-инжиниринга (включая Feature Store) до деплоя и мониторинга.
Стек моделей: классические алгоритмы (scikit-learn, XGBoost/LightGBM) + нейросети (PyTorch/TensorFlow, Hugging Face).
MLOps: MLflow (эксперименты, модели), DVC (версионирование данных), мониторинг (Evidently/WhyLabs).
Деплой: контейнеризация (Docker), интеграция в сервисы (FastAPI), оптимизация инференса (квантизация, кэширование).
Облака: опыт с минимум одной из платформ — AWS SageMaker, GCP Vertex AI, Azure ML.
Будет плюсом для обеих специализаций:
Продакшен-опыт с оркестрацией (Prefect / Airflow / Kubeflow).
Участие в миграции легаси-систем и проектирование сквозных метрик по цепочке «данные → модель → бизнес».
Для ML: опыт с гибридными системами (RAG, векторные БД Qdrant/Weaviate, embedding-пайплайны).
Плюшки и бонусы:
О компании Fortech — это команда из 80+ профессионалов, более 150 реализованных проектов и сотрудничество с лидерами рынка (Сбербанк, Ситилинк, Альфабанк, Леруа Мерлен и др.). Мы ценим развитие, открытость и взаимопомощь. Присоединяйся и начни свой путь в IT вместе с нами!