Детали вакансии

Middle Python / MLOps Engineer в Wildberries. Разработка REST API на FastAPI, проектирование и реализация бэкенд-сервисов, интеграция с базами данных, обеспечение масштабируемости и отказоустойчивости, написание автотестов, настройка CI/CD процессов, участие в планировании по Scrum. Требуется опыт работы с Docker, Kubernetes, Python, FastAPI, PostgreSQL, ClickHouse, Kafka, Redis, Spark, Prometheus, Grafana, Opensearch/ELK, Triton Inference Server.

Разрабатывать REST API с использованием FastAPI; Проектировать и реализовывать бэкенд-сервисы с нуля; Выполнять интеграции с базами данных и системами обмена данными; Обеспечивать масштабируемость и отказоустойчивость сервисов; Писать и поддерживать автоматизированные тесты; Настраивать и поддерживать CI/CD процессы для непрерывной интеграции; Участвовать в планировании задач и работать по методологии Scrum; Тесно взаимодействовать с командой для оперативного решения технических вопросов.

Сильные инженерные навыки: ожидаем самостоятельного специалиста, который не только пишет код, но и понимает полный цикл поставки приложения — уверенный опыт в настройке и использовании CI/CD, работы с Docker и Kubernetes; Понимание DevOps культуры: умение писать и поддерживать Helm charts/Dockerfiles для своего сервиса, понимать деплой, настраивать базовый мониторинг и алертинг; Глубокое знание Python и опыт работы с FastAPI; Опыт работы с технологическим стеком и базами данных: PostgreSQL, ClickHouse, Kafka, Redis, Spark; Умение писать чистый, поддерживаемый код в соответствии с best practices и знание архитектурных паттернов; Опыт работы с высоконагруженными системами и решение реальных продакшен-задач; Аналитический склад ума, системное мышление и готовность самостоятельно доводить задачи до конца; Продвинутое знание инструментов мониторинга (Prometheus, Grafana, Opensearch/ELK) и глубокий опыт в DevOps, опыт работы с Triton Inference Server и другими инструментами для деплоя ML-моделей будет плюсом.