Python-разработчик в Yandex DataLens
#гибрид #офис
Компания: Яндекс
🔹Какие задачи вас ждут
-Строить гибкий API для решения задач анализа данных, оптимизировать построение модели данных
Датасеты — это способ объединить большое количество данных в модель, которая независимо от источника данных позволяет строить запросы к нему благодаря универсальному API. Датасеты должны быстро работать с любым количеством полей: это достигается различными оптимизациями и несколькими уровнями кеширования. Помимо развития API датасетов, мы также наполняем сервис и другими возможностями, улучшающими пользовательский опыт (это, к примеру, экспорты, алертинг, публичный API).
-Разрабатывать коннекторы для подключения к новым источникам
Мы постоянно увеличиваем набор доступных коннекторов к источникам данных, чтобы покрывать больше сценариев аналитики. Задача подключения каждого нового источника по-своему уникальна: необходимо не только разобраться в тонкостях его работы, но и продумать взаимодействие с коннектором с точки зрения пользователя.
-Работать над масштабированием, стабильностью и скоростью работы сервиса
Наша команда отвечает за все этапы жизни сервиса, от проектирования и разработки до развёртывания и поддержания работоспособности всех окружений. Мы сами обслуживаем как DataLens внутри Яндекса — одну из крупнейших инсталляций среди подобных инструментов, так и DataLens в Yandex Cloud — крупнейший облачный сервис аналитики и визуализации в России. Оптимизация пайплайнов CI/CD, улучшение инструментов мониторинга, развитие средств диагностики без прямого доступа к инсталляции и данным пользователей — в наших планах всегда находится место для актуальных инфраструктурных задач.
-Развивать ядро сервиса в опенсорсе, чтобы открыть новые возможности для его расширения
Чтобы каждый желающий мог добавить в сервис новый коннектор или иную функциональность, собрать и настроить систему под свои требования, необходимо поддерживать и развивать модульную архитектуру кода: выделять общие части, предоставляя точки для расширения.
☑️Мы ждем, что вы
-Разрабатывали на Python или готовы перейти на него с другого языка
-Работали с реляционными базами данных
-Строили и поддерживали отказоустойчивые системы
☑️Будет плюсом, если вы
-Работали с Flask, AIOHTTP, SQLAlchemy
-Знакомы с Docker, Terraform, Kubernetes
-Работали с другими облаками
-Интересуетесь анализом и визуализацией данных и работали с другими BI-системами
Контакты: https://yandex.ru/jobs/vacancies/bekendrazrabotchik-v-yandex-datalens-11774
Python Job 💬 в Telegram | 💙 в VK | 💬 в Max
#гибрид #офис
Компания: Яндекс
🔹Какие задачи вас ждут
-Строить гибкий API для решения задач анализа данных, оптимизировать построение модели данных
Датасеты — это способ объединить большое количество данных в модель, которая независимо от источника данных позволяет строить запросы к нему благодаря универсальному API. Датасеты должны быстро работать с любым количеством полей: это достигается различными оптимизациями и несколькими уровнями кеширования. Помимо развития API датасетов, мы также наполняем сервис и другими возможностями, улучшающими пользовательский опыт (это, к примеру, экспорты, алертинг, публичный API).
-Разрабатывать коннекторы для подключения к новым источникам
Мы постоянно увеличиваем набор доступных коннекторов к источникам данных, чтобы покрывать больше сценариев аналитики. Задача подключения каждого нового источника по-своему уникальна: необходимо не только разобраться в тонкостях его работы, но и продумать взаимодействие с коннектором с точки зрения пользователя.
-Работать над масштабированием, стабильностью и скоростью работы сервиса
Наша команда отвечает за все этапы жизни сервиса, от проектирования и разработки до развёртывания и поддержания работоспособности всех окружений. Мы сами обслуживаем как DataLens внутри Яндекса — одну из крупнейших инсталляций среди подобных инструментов, так и DataLens в Yandex Cloud — крупнейший облачный сервис аналитики и визуализации в России. Оптимизация пайплайнов CI/CD, улучшение инструментов мониторинга, развитие средств диагностики без прямого доступа к инсталляции и данным пользователей — в наших планах всегда находится место для актуальных инфраструктурных задач.
-Развивать ядро сервиса в опенсорсе, чтобы открыть новые возможности для его расширения
Чтобы каждый желающий мог добавить в сервис новый коннектор или иную функциональность, собрать и настроить систему под свои требования, необходимо поддерживать и развивать модульную архитектуру кода: выделять общие части, предоставляя точки для расширения.
☑️Мы ждем, что вы
-Разрабатывали на Python или готовы перейти на него с другого языка
-Работали с реляционными базами данных
-Строили и поддерживали отказоустойчивые системы
☑️Будет плюсом, если вы
-Работали с Flask, AIOHTTP, SQLAlchemy
-Знакомы с Docker, Terraform, Kubernetes
-Работали с другими облаками
-Интересуетесь анализом и визуализацией данных и работали с другими BI-системами
Контакты: https://yandex.ru/jobs/vacancies/bekendrazrabotchik-v-yandex-datalens-11774
Python Job 💬 в Telegram | 💙 в VK | 💬 в Max
❤1
🔥 Приглашаем на бесплатный открытый вебинар курса «Микросервисная архитектура»:
“Основы проектирования бизнес-логики в микросервисной архитектуре”
На этом уроке мы поговорим о подходах к проектированию бизнес-логики в распределённых системах: как декомпозировать логику по сервисам, какие паттерны использовать и как избежать хаоса при росте приложения.
Что будет на вебинаре:
• Принципы проектирования бизнес-логики в микросервисной архитектуре
• Основные паттерны: Shared Kernel, API Composition, Saga и др.
• Где должна жить логика — в сервисе, API-шлюзе или общем слое?
• Ошибки при проектировании и как их избежать на ранних этапах.
• Кейсы из реальной практики: как правильно декомпозировать сложную бизнес-логику
👉 Зарегистрируйтесь https://clck.ru/3Sx7oC
Бесплатное занятие приурочено к старту курса Микросервисная архитектура, на котором вы научитесь проектировать распределённые системы, интегрировать сервисы через брокеры сообщений и добиваться высокой доступности.
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
“Основы проектирования бизнес-логики в микросервисной архитектуре”
На этом уроке мы поговорим о подходах к проектированию бизнес-логики в распределённых системах: как декомпозировать логику по сервисам, какие паттерны использовать и как избежать хаоса при росте приложения.
Что будет на вебинаре:
• Принципы проектирования бизнес-логики в микросервисной архитектуре
• Основные паттерны: Shared Kernel, API Composition, Saga и др.
• Где должна жить логика — в сервисе, API-шлюзе или общем слое?
• Ошибки при проектировании и как их избежать на ранних этапах.
• Кейсы из реальной практики: как правильно декомпозировать сложную бизнес-логику
👉 Зарегистрируйтесь https://clck.ru/3Sx7oC
Бесплатное занятие приурочено к старту курса Микросервисная архитектура, на котором вы научитесь проектировать распределённые системы, интегрировать сервисы через брокеры сообщений и добиваться высокой доступности.
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
❤1
Python‑разработчик в инфраструктуру центра ИИ, lead
#офис #гибрид #lead
Компания: Контур
☑️Задачи
-Управлять командой инженеров, заниматься их развитием и достигать общих целей команды.
-Обеспечивать проектам успешную реализацию функциональности в рамках графика развития ИИ-платформы и технических требований к ней.
-Работать в условиях высокой технической неопределенности. Участвовать в стратегическом планировании и принятии решений по развитию проектов ИИ-платформы не только в границах своей зоны ответственности, но и совместно с учетом требованиями бизнеса и технологий в рамках единой стратегии по ИИ-трансформации внутри компании.
☑️Мы ожидаем
-Сильной технической экспертизы в Python от пяти лет.
-Опыта управления командой разработки.
-Опыта в качестве техлида команды разработки: ответственности за архитектуру и технические решения.
-Опыта проектирования на уровне продукта/сервиса, опыта запуска проектов с нуля, ответственности за архитектуру и технические решения.
-Готовности работать на других стеках, помимо Python.
-Умения проактивно и быстро включаться в задачи, брать на себя ответственность за разрабатываемую функциональность, доводить задачи до релиза.
-Умения адаптироваться к изменениям и проявлять гибкость.
Контакты: https://kontur.ru/career/vacancies/5670
Python Job 💬 в Telegram | 💙 в VK | 💬 в Max
#офис #гибрид #lead
Компания: Контур
☑️Задачи
-Управлять командой инженеров, заниматься их развитием и достигать общих целей команды.
-Обеспечивать проектам успешную реализацию функциональности в рамках графика развития ИИ-платформы и технических требований к ней.
-Работать в условиях высокой технической неопределенности. Участвовать в стратегическом планировании и принятии решений по развитию проектов ИИ-платформы не только в границах своей зоны ответственности, но и совместно с учетом требованиями бизнеса и технологий в рамках единой стратегии по ИИ-трансформации внутри компании.
☑️Мы ожидаем
-Сильной технической экспертизы в Python от пяти лет.
-Опыта управления командой разработки.
-Опыта в качестве техлида команды разработки: ответственности за архитектуру и технические решения.
-Опыта проектирования на уровне продукта/сервиса, опыта запуска проектов с нуля, ответственности за архитектуру и технические решения.
-Готовности работать на других стеках, помимо Python.
-Умения проактивно и быстро включаться в задачи, брать на себя ответственность за разрабатываемую функциональность, доводить задачи до релиза.
-Умения адаптироваться к изменениям и проявлять гибкость.
Контакты: https://kontur.ru/career/vacancies/5670
Python Job 💬 в Telegram | 💙 в VK | 💬 в Max
🤔1
Team Lead Python в Внутренняя информационная разработка, Санкт-Петербург
#удаленка #гибрид #lead
Компания: VK
🔹Задачи
-Руководство командой разработчиков: постановка задач, контроль исполнения, менторинг, развитие людей, проведение 1-1
-Разработка и развитие внутренних инструментов -автоматизации, корпоративных сервисов и веб-приложений
-Контроль архитектурных решений, руководство проектированием и реализацией текущих и новых сервисов
-Активное участие в code review, выборе технологий и выстраивании инженерных практик
-Поиск людей в свою команду, адаптация, развитие
🔹Требования
-Опыт коммерческой разработки на Python и Django не менее четырёх лет
-Опыт управления небольшой командой разработки от двух лет
-Умение прозрачно вести проект: чётко формулировать задачи, отслеживать прогресс, выявлять риски и обеспечивать достижение поставленных сроков
-Умение доносить технические ограничения и сложности до бизнеса и стейкхолдеров
-Практический опыт проектирования и поддержки масштабируемых веб-сервисов и микросервисных архитектур
-Опыт работы с Git и современными практиками разработки (CI/CD, code review, тестирование)
Контакты: https://team.vk.company/vacancy/44815/
Python Job 💬 в Telegram | 💙 в VK | 💬 в Max
#удаленка #гибрид #lead
Компания: VK
🔹Задачи
-Руководство командой разработчиков: постановка задач, контроль исполнения, менторинг, развитие людей, проведение 1-1
-Разработка и развитие внутренних инструментов -автоматизации, корпоративных сервисов и веб-приложений
-Контроль архитектурных решений, руководство проектированием и реализацией текущих и новых сервисов
-Активное участие в code review, выборе технологий и выстраивании инженерных практик
-Поиск людей в свою команду, адаптация, развитие
🔹Требования
-Опыт коммерческой разработки на Python и Django не менее четырёх лет
-Опыт управления небольшой командой разработки от двух лет
-Умение прозрачно вести проект: чётко формулировать задачи, отслеживать прогресс, выявлять риски и обеспечивать достижение поставленных сроков
-Умение доносить технические ограничения и сложности до бизнеса и стейкхолдеров
-Практический опыт проектирования и поддержки масштабируемых веб-сервисов и микросервисных архитектур
-Опыт работы с Git и современными практиками разработки (CI/CD, code review, тестирование)
Контакты: https://team.vk.company/vacancy/44815/
Python Job 💬 в Telegram | 💙 в VK | 💬 в Max
❤1
Python developer [Trust & Safety]
#Удалненка
Компания: Wildberries
☑️Что нужно делать
-Внедрять и поддерживать ML-модели в продуктах команды;
-Оптимизировать использование инфраструктурных ресурсов в ML-сервисах (CPU/GPU, хранилища, сети);
-Изучать и внедрять новые технологии для повышения производительности и масштабируемости;
-Выстраивать процессы взаимодействия ML и Dev-команд для сокращения Time-to-Market;
-Разрабатывать устойчивые интеграции с внешними и внутренними источниками данных;
-Покрывать код юнит- и интеграционными тестами, добавлять метрики и мониторинг;
-Создавать дашборды для технических метрик (Prometheus, Grafana);
-Разрабатывать инструменты автоматизации для внутренних процессов и задач команды;
-Улучшать CI/CD-процессы и инфраструктуру развертывания (Kubernetes, GitLab CI/CD, ArgoCD и т.п.);
-Следовать единым подходам к созданию сервисов и обеспечению их observability.
☑️Какой опыт и знания нужны
-Глубокое знание Python 3.x и современных подходов к разработке (типизация, тестирование, асинхронность, архитектура);
-Опыт разработки, обучения и внедрения ML-моделей;
-Понимание полного цикла ML-продукта - от данных и экспериментов до деплоя и мониторинга;
-Навыки интеграции моделей в сервисы (API, микросервисы, inference-сервера);
-Опыт работы с Docker и Kubernetes;
-Умение писать чистый, поддерживаемый и тестируемый код;
-Опыт настройки CI/CD и базового мониторинга сервисов.
Контакты: https://career.wb.ru/vacancies/22631?
Python Job 💬 в Telegram | 💙 в VK | 💬 в Max
#Удалненка
Компания: Wildberries
☑️Что нужно делать
-Внедрять и поддерживать ML-модели в продуктах команды;
-Оптимизировать использование инфраструктурных ресурсов в ML-сервисах (CPU/GPU, хранилища, сети);
-Изучать и внедрять новые технологии для повышения производительности и масштабируемости;
-Выстраивать процессы взаимодействия ML и Dev-команд для сокращения Time-to-Market;
-Разрабатывать устойчивые интеграции с внешними и внутренними источниками данных;
-Покрывать код юнит- и интеграционными тестами, добавлять метрики и мониторинг;
-Создавать дашборды для технических метрик (Prometheus, Grafana);
-Разрабатывать инструменты автоматизации для внутренних процессов и задач команды;
-Улучшать CI/CD-процессы и инфраструктуру развертывания (Kubernetes, GitLab CI/CD, ArgoCD и т.п.);
-Следовать единым подходам к созданию сервисов и обеспечению их observability.
☑️Какой опыт и знания нужны
-Глубокое знание Python 3.x и современных подходов к разработке (типизация, тестирование, асинхронность, архитектура);
-Опыт разработки, обучения и внедрения ML-моделей;
-Понимание полного цикла ML-продукта - от данных и экспериментов до деплоя и мониторинга;
-Навыки интеграции моделей в сервисы (API, микросервисы, inference-сервера);
-Опыт работы с Docker и Kubernetes;
-Умение писать чистый, поддерживаемый и тестируемый код;
-Опыт настройки CI/CD и базового мониторинга сервисов.
Контакты: https://career.wb.ru/vacancies/22631?
Python Job 💬 в Telegram | 💙 в VK | 💬 в Max
Middle+/Senior Python-разработчик в команду "Твой Магнит"
#удаленка #middle #senior
Компания: Магнит
🔹Чем ты будешь заниматься
-Разработкой и развитием платформенной части продукта: созданием библиотек и компонентов, которые ежедневно используются продуктовыми командами, а также инициацией и продвижением технических улучшений
-Участием в проектировании и разработке технического дизайна и архитектуры middleload & peakload приложений
-Разработкой ETL-процессов, претендующих на highload, с использованием Apache Airflow.
-Активным участием в миграции на микросервисную архитектуру, включая лидирование в end-to-end выносе функциональности
-Настройкой и улучшением CI/CD-процессов, автоматизацией рутинных операций.
-Внедрением и улучшением инструментов для тестирования и мониторинга
-Поддержанием и повышением качества кода: написанием unit-тестов, проведением Code Review, контролем линтер-политик и усилением типизации
🔹Мы ожидаем
-Опыт коммерческой разработки на Python 3.8 и выше от 5 лет
-Опыт работы с async кодом от 3 лет
-Опыт коммерческой разработки на Django и FastAPI от 2 лет
-Опыт в проработке архитектуры системы, выстраивания межсервисного взаимодействия, умение видеть узкие места
-Понимание принципов отказоустойчивости, безопасности и производительности. Подойдёт опыт с highload безопасными системами
-Опыт работы с ORM: Django ORM, SQLAlchemy ORM. Понимание стандартных приёмов и техник по оптимизации работы с базой, поиск утечек памяти через профилирование кода
-Уверенные практические навыки работы с PostgreSQL: декларация сложных запросов, работа с индексами, полнотекстовый поиск, чтение explain
-Коммерческий опыт работы с MongoDB: выстраивание структуры хранения данных и оптимизация
-Опыт декомпозиции монолитных приложений на микросервисы: путь от отщепления функционала до запуска микросервиса в продуктив
-Коммерческий опыт работы с Kafka от 1 года: написание consumer, producer, handlers, использование consumer group, настройка Kafka
-Навыки работы с CI/CD (Gitlab CI)
-Умение работать с системами мониторинга и составлять expression для построения визуализаций по метрикам (Prometheus, Grafana)
-Открытость, умение работать в команде и активное предложение путей оптимизации инструментов и процессов
Контакты: https://magnit.tech/vacancies/2505
Python Job 💬 в Telegram | 💙 в VK | 💬 в Max
#удаленка #middle #senior
Компания: Магнит
🔹Чем ты будешь заниматься
-Разработкой и развитием платформенной части продукта: созданием библиотек и компонентов, которые ежедневно используются продуктовыми командами, а также инициацией и продвижением технических улучшений
-Участием в проектировании и разработке технического дизайна и архитектуры middleload & peakload приложений
-Разработкой ETL-процессов, претендующих на highload, с использованием Apache Airflow.
-Активным участием в миграции на микросервисную архитектуру, включая лидирование в end-to-end выносе функциональности
-Настройкой и улучшением CI/CD-процессов, автоматизацией рутинных операций.
-Внедрением и улучшением инструментов для тестирования и мониторинга
-Поддержанием и повышением качества кода: написанием unit-тестов, проведением Code Review, контролем линтер-политик и усилением типизации
🔹Мы ожидаем
-Опыт коммерческой разработки на Python 3.8 и выше от 5 лет
-Опыт работы с async кодом от 3 лет
-Опыт коммерческой разработки на Django и FastAPI от 2 лет
-Опыт в проработке архитектуры системы, выстраивания межсервисного взаимодействия, умение видеть узкие места
-Понимание принципов отказоустойчивости, безопасности и производительности. Подойдёт опыт с highload безопасными системами
-Опыт работы с ORM: Django ORM, SQLAlchemy ORM. Понимание стандартных приёмов и техник по оптимизации работы с базой, поиск утечек памяти через профилирование кода
-Уверенные практические навыки работы с PostgreSQL: декларация сложных запросов, работа с индексами, полнотекстовый поиск, чтение explain
-Коммерческий опыт работы с MongoDB: выстраивание структуры хранения данных и оптимизация
-Опыт декомпозиции монолитных приложений на микросервисы: путь от отщепления функционала до запуска микросервиса в продуктив
-Коммерческий опыт работы с Kafka от 1 года: написание consumer, producer, handlers, использование consumer group, настройка Kafka
-Навыки работы с CI/CD (Gitlab CI)
-Умение работать с системами мониторинга и составлять expression для построения визуализаций по метрикам (Prometheus, Grafana)
-Открытость, умение работать в команде и активное предложение путей оптимизации инструментов и процессов
Контакты: https://magnit.tech/vacancies/2505
Python Job 💬 в Telegram | 💙 в VK | 💬 в Max
❤2🤔2