Backend-разработчик (middle+)

Ключевые цели:

• Разработка и поддержка высоконагруженных backend-сервисов для проектов «Система автоматизированного сравнения опросных листов и технических предложений», «Конвейер предиктивных моделей», «RAGs» и проектов по компьютерному зрению «CARGOCV».
• Обеспечение бесшовной интеграции с ML-микросервисами, оркестраторами данных и системами наблюдаемости при соблюдении стандартов безопасности, отказоустойчивости и качества кода.

Обязанности:

Архитектура и разработка

• Проектирование и поддержка микросервисов для проектов ОЛиТП и RAGs: ORM-модели, схемы онтологии, оптимизация Golang-шлюза и сервисов генерации/поиска.
• Реализация высокопроизводительных обработчиков событий и интеграций на Python/Golang, обеспечение идемпотентности, валидации входных данных и корректной маршрутизации.
• Разработка и документирование REST/gRPC API для взаимодействия с ML-микросервисами, внешними системами (1C, SRM, ERP) и пользовательскими интерфейсами.

Инфраструктура и процессы CI/CD

• Поддержка и оптимизация контейнерных сред: Docker, Docker Compose, базовое администрирование Kubernetes-окружений.
• Внедрение и контроль стандартов качества: настройка pre-commit хуков, линтеров (ruff, golangci-lint, typescript)DevSecOps: умение сканировать код Trivy/SonarCube/PT AI Scaner и образы Luntry.
• Регулярное обновление backend-библиотек, устранение известных уязвимостей (CVE), контроль совместимости зависимостей и безопасная конфигурация сервисов.

Интеграция с ML/MLOps и данными

• Интеграция сервисов создания и эксплуатации ML-моделей в единый пайплайн: взаимодействие с MLflow, KubeFlow, Airflow/Dagster для автоматизации переобучения и калибровки.
• Настройка асинхронных очередей (Kafka, Celery), мониторинг производительности потребителей, обработка edge-case ошибок и реализация отказоустойчивых retry-механизмов.
• Проектирование схем хранения в PostgreSQL и ClickHouse, настройка репликации, валидация миграций и оптимизация аналитических и агрегирующих запросов.

Взаимодействие и аналитика

• Синхронизация с Data Scientists, ML-инженерами и продукт-владельцами для согласования контрактов данных, API-спецификаций и метрик качества.
• Анализ метрик производительности сервисов (latency, error rate, throughput), оптимизация потребления ресурсов, кэширования и query-планов.
• Фиксация инцидентов, участие в post-mortem, подготовка runbook'ов и обновление технической документации по архитектуре и миграциям.

• Высшее образование (техническое).
• Коммерческий опыт backend-разработки от 3 лет, подтверждённый кейсами проектирования и поддержки микросервисной архитектуры в production.
• Понимание принципов построения событийно-ориентированных систем, работы с асинхронными пайплайнами и интеграции с ML-контуром.
• Опыт работы в Agile-командах, умение декомпозировать архитектурные задачи, следовать стандартам CI/CD и участвовать в системном code-review.

Технические навыки

• Уверенное владение Python 3.11+ (FastAPI, Django 5.2, SQLAlchemy, Alembic, Pydantic v2, Celery) и/или Golang 1.18+/1.26 (streaming, ORM, конкурентная модель, оптимизация памяти).
• Глубокое знание PostgreSQL 16+: проектирование схем, оптимизация запросов, индексация, управление транзакциями. Опыт работы с ClickHouse для аналитических витрин и сбора телеметрии.
• Практический опыт интеграции с Apache Kafka: реализация producer/consumer, партиционирование, гарантированная доставка, мониторинг лагов и настройка retry-политик.
• Навыки контейнеризации и базовой оркестрации: Docker, Docker Compose, понимание принципов развёртывания и масштабирования в Kubernetes.
• Понимание практик безопасности и качества кода.
• Использование AI-ассистентов (Claude Code и аналоги) для ускорения генерации пайплайнов и скриптов будет преимуществом.

Личностные качества

• Системное инженерное мышление: баланс между скоростью доставки, чистотой кода и надёжностью решений.
• Ответственность за качество интеграций и стабильность сервисов, проактивный подход к выявлению уязвимостей и устранению технического долга.
• Готовность работать в распределённой команде, чётко документировать принятые решения и соблюдать корпоративные регламенты.

• Оформление по договору ГПХ , срочный договор до конца 2026 с возможностью продления по результатам.
• Гибкий формат работы.
• Конкурентная проектная ставка, прозрачная система приёмки этапов.
• Доступ к корпоративным ресурсам, современному стеку и техническому менторству.
• Возможность перехода на постоянную основу по итогам проекта.