ML Engineer
ЗП:250 гросс
Оформление:ИП/ООО
Компания:VOLNA
Москва / МО
Долгосрочный проект
Формат:Первые 3 мес — офис банка, далее гибрид (2–3 дня в неделю).
Проект:Банк
Задачи:
* Разработка ML-моделей (прогнозирование, склонность к покупке)
* Создание AI-агентов (Low-code платформа)
* Интеграция данных (Kafka, API)
* Сервисы на OpenShift
* Участие в проектировании архитектуры
* ETL-процессы
Стек:SQL, Python (pandas, sklearn), Hadoop (Hive, Spark), Greenplum,Kafka, AirFlow, OpenShift, Jira, Confluence, matplotlib
Требования:
* Продвинутый SQL и Python
* Опыт с Hadoop / Greenplum
* Основы ML (классификация, кластеризация, LLM, AI-агенты)
* Знание ETL, DWH, REST API, Kafka
* Понимание контейнеризации (OpenShift)
* Проактивность и вовлечённость в бизнес-контекст
Откликнуться:@alarionova_volna
#ML #MachineLearning #AI #DataScience #Python #SQL #Москва #Гибрид #Банк #Vacancy #Job

#Python #AI #ИИ #Искуственныйинтеллект #MCP #ИИАгент #Финтех #Банк

Вакансия Python(middle+/senior) разработчик:

Компания: Крупнейший банк РФ
Локация: Россия
Формат работы: Удаленка или офис - на ваш выбор
Условия: от 250к на руки + ДМС, обучение и тп


Образование и опыт:

- Высшее образование в Computer Science или смежных направлениях
- 3-4+ лет коммерческой разработки на Python (Python 3.9+)
- Работа в финансовом, корпоративном или высоконагруженном проекте
- Опыт асинхронного программирования
- Разработка REST API и микросервисов
- Контейнеризация: Docker, основы Kubernetes
- Работа с PostgreSQL и Redis

Hard skills:
Язык и фреймворки:
Python 3.9+, asyncio, aiohttp, FastAPI, Pydantic, Django, Flask
ORM и БД:
SQLAlchemy, PostgreSQL (миграции, индексы, оптимизация), Redis, MongoDB
AI-агенты (минимум одна):
LangChain, LangGraph, CrewAI
Парсинг и обработка:
JSON, XML, lxml, xmltodict, BeautifulSoup, обработка бинарных данных
Валидация:
Pydantic, Marshmallow, Cerberus
Инструменты:
Docker, Kubernetes, Git, Postman, VS Code
Тестирование:
pytest, unittest, TDD, pytest-mock, unittest.mock
API-интеграции:
REST API, aiohttp, httpx, взаимодействие с внешними сервисами
Асинхронность:
Celery, APScheduler, RabbitMQ, Kafka
Логирование:
logging, structlog
Observability:
Sentry, Prometheus, Grafana

Будет плюсом знание или опыт работы с:
Созданием и внедрением мультиагентных систем
Локальными LLM: Llama, Qwen, DeepSeek R1, Ollama, vLLM
Fine-Tuning и работа с моделями
Kafka, RabbitMQ, системы обмена сообщений
Продвинутый SQL и оптимизация
GPU расчёты и DevOps/MLOps
Metabase, Superset, Prometheus, Grafana
GitHub/GitLab портфолио и open-source contributions
Английский язык

Обязанности:
Разработка ядра мультиагентной платформы: логика агентов, взаимодействие, оркестрация
Интеграция с LLM: подключение моделей, промпты, обработка ответов
API-разработка: REST API для интеграции с системами и микросервисами
Работа с БД: оптимизированные SQL-запросы, миграции, индексирование, кеширование
Асинхронная обработка: обработчики событий, очереди сообщений
Обработка документов: парсинг, валидация, работа со структурированными инеструктурированными данными
Безопасность: шифрование, валидация входных данных, информационная безопасность
Развёртывание: Docker-образы, Kubernetes-манифесты, CI/CD pipeline
Тестирование: unit-тесты, интеграционные тесты, покрытие кода
Оптимизация: профилирование кода, оптимизация запросов, работа с кешем
Документирование: docstrings, README, документация API и архитектуры

По всем вопросам в лс
@ilia_kukharenko