Python Backend Developer
#удаленка #senior #300k
Компания: NDA
ЗП: от 260 000 до 320 000₽
☑️Задачи:
- Разработка и проектирование backend на Python с FastAPI и Django
- Разбираться с legacy-сервисами (рефакторинг и распил на микросервисы — 50% времени)
- Писать новые фичи (другая 50%)
- Проектировать архитектуру
- Проводить code review

☑️Стек:
- Python 3.10+ (Django DRF для больших сервисов, FastAPI для
- микросервисов — поддерживаем оба).
- БД: PostgreSQL (основная), ClickHouse (аналитика).
- Async: Celery/Gevent, RabbitMQ/Redis (брокеры); Хранилища: S3 (Yandex Cloud, VK Cloud, MinIO).
- Интеграции: API, брокеры, расписания, общие БД.
- Инструменты: Docker, Git/GitLab CI/CD (автоматизация тестов/деплоя),
- SQLAlchemy.
- Архитектура: Микросервисы, REST API, WebSocket/SSE,
- транзакции/блокировки (без распределённых пока)

☑️Ожидания по опыту:
- 5+ лет в backend на Python, уверенное владение Django (DRF) и FastAPI.
- Опыт проектирования REST API, WebSocket/SSE.
- Знание async/многопоточности (asyncio/gevent, Celery).
- Работа с блокировками/транзакциями, архитектурой данных
- (нормализация/денормализация).
- Глубокое SQL (PostgreSQL/ClickHouse: индексы, партиционирование,
- views).
- Опыт с SQLAlchemy, S3, Redis/RabbitMQ/Celery.
- Docker, Git, CI/CD (GitLab), приёмочные тесты (pytest).
- Понимание микросервисной архитектуры, интеграций (API, брокеры,
- cron).‍

☑️Будет плюсом:
- Настройка серверов (nginx/apache).
- Базовый JS/TS/HTML/CSS (для понимания фронта).
- Kubernetes, Kafka.
Контакты: @Katerina_Lezh

🔥 Подписаться на наши каналы / @best_itjob / @it_rab

📁Данные есть везде, но доступны далеко не всегда. Каталоги, цены, отчёты, контент конкурентов — всё это лежит на веб-страницах, а не в удобных API. Если вы работаете с Python и данными, умение извлекать информацию из интернета становится не дополнительным навыком, а базовым рабочим инструментом.

На открытом уроке OTUS разберём практический веб-скрейпинг на Python: от работы с requests и BeautifulSoup до использования Selenium для динамических сайтов. Покажем, как извлекать данные, очищать их, сохранять в удобном формате и выстраивать устойчивые сценарии сбора информации.

Вы поймёте, как автоматизировать сбор данных для анализа, мониторинга и интеграций со сторонними сервисами. Отдельно обсудим типовые ограничения — блокировки, CAPTCHA, нестабильную верстку — и реальные подходы к их обходу.

📆Встречаемся 5 февраля в 20:00 МСК в преддверии старта курса «Python Developer. Professional». Регистрация открыта: https://otus.pw/CTrO/

Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576

🔥 AI / Backend-разработчик (Python + PHP) — Junior / Middle

Company: SP SOLUTION
ЗП: до 160 000 ₽
Формат: офис или гибрид (Москва) / оплачиваемое проживание / возможна релокация
График: 5/2

Мы создаём AI-продукты и backend-сервисы, которые уже зарабатывают в десятках стран.
Не стартап «в стол», а реальные проекты с деньгами и ростом дохода по результату.

Кого ищем:
— Разработчиков, которые уже используют ИИ (GPT-5, Claude, AI-кодинг, пайплайны)
— Или тех, кто готов быстро перестроиться и работать в AI-first формате
— Обязательно: знание Python и PHP

Стек: Python, PHP, AI-инструменты, backend-сервисы

Вход:
Интересное тестовое задание с ИИ
За ТЗ +8 000 ₽ к первой зарплате

Что получишь:
— Реальные backend-проекты, приносящие доход
— Команду, где ИИ — стандарт, а не эксперимент
— Рост по результату и влияние на архитектуру
— Возможность стать партнёром, а не просто сотрудником

📩 Отклик в Telegram: @ash_nazaret

Senior Python-разработчик с опытом в ML/AI
#удаленка #senior
Компания: Decart IT-production
ЗП: от 250 000 до 350 000 ₽
🔹Требования:
-Опыт проектирования микросервисной архитектуры и работы с высокими нагрузками
-Глубокое понимание баз данных, ORM, кеширования и асинхронного программирования
-Знание Docker, Kubernetes, CI/CD (Jenkins, GitLab CI) и облачных платформ (AWS/GCP/Azure)
-Понимание принципов SOLID, DDD, TDD и agile-методологий
-Умение самостоятельно вести задачи end-to-end: от уточнения требований до вывода в production и поддержки
-Опыт участия в AI/ML-проектах: внедрение моделей в production, интеграция ML-компонентов в backend-сервисы

🔹Будет преимуществом:
-Практика интеграций с LLM и AI-сервисами, проектирование API для генеративных сценариев
-Опыт построения пайплайнов обработки данных для ML (ETL/ELT), работа с feature engineering и качеством данных
-Знание основ MLOps: версионирование моделей и датасетов, мониторинг качества, воспроизводимость экспериментов (MLflow/DVC и аналоги)
-Опыт работы с векторным поиском и embedding-подходами (RAG, FAISS/Milvus/pgvector и аналоги)

🔹Обязанности:
-Проектирование архитектуры backend-систем и микросервисов с использованием Python (FastAPI, Flask)
-Разработка и оптимизация высоконагруженных API и сервисов обработки данных
-Интеграция с базами данных (PostgreSQL, MongoDB, Redis) и очередями сообщений (RabbitMQ, Kafka)
-Написание и поддержка тестов, участие в улучшении CI/CD и процессов релизов
-Взаимодействие с product owner, архитекторами и другими командами для согласования технических решений

🔹Условия работы
- Возможность выбирать проекты и заказчиков под твой запрос: будь то громкое имя компании для портфолио, интересные задачки, чтобы не терять хватку, или просто спокойная работа в привычном режиме;
-Оформление по удобному для тебя формату (ИП, самозанятость);
-График ты выбираешь сам. Главное - синхронизировать тайм-зоны и иметь пересечения рабочего времени с командой (5/2, фуллтайм/парттайм; гибкое утро). Также есть возможность совмещать проекты;
-Можешь работать из любого места, где тихо и есть интернет.
-Присоединяйся к нашей команде, чтобы узнать, что такое по-настоящему человекоцентричный аутстаффинг. Ждём тебя!
Контакты: [email protected]

🔥 Подписаться на наши каналы / @best_itjob / @it_rab

ML Engineer
#удаленка #senior #300k
Компания: Decart IT-production
ЗП: от 250 000 до 350 000 ₽
🔹Требования
-Python — глубокое знание для ML-разработки (scikit-learn, pandas, numpy)
-Gradient boosting: LightGBM, CatBoost, XGBoost — основной инструментарий
-Понимание метрик качества: precision, recall, ROC-AUC, F1, RMSE, MAE и их применимости
-Feature engineering для табличных данных
-Методы борьбы с переобучением: кросс-валидация, регуляризация, early stopping
-Опыт работы с несбалансированными данными

🔹Чем предстоит заниматься
-Разрабатывать и обучать ML-модели для табличных данных (классификация, регрессия, скоринг)
-Проводить feature engineering: создавать, отбирать и валидировать признаки
-Оптимизировать гиперпараметры и архитектуру моделей для достижения целевых метрик
-Обеспечивать обобщающую способность: бороться с переобучением, валидировать на out-of-time выборках
-Мониторить качество моделей в production, детектировать деградацию и model drift
-Переобучать модели на новых данных, версионировать эксперименты

🔹Условия работы
-Возможность выбирать проекты и заказчиков под твой запрос: будь то громкое имя компании для портфолио, интересные задачки, чтобы не терять хватку, или просто спокойная работа в привычном режиме;
-Оформление по удобному для тебя формату (ИП, самозанятость);
-График ты выбираешь сам. Главное - синхронизировать тайм-зоны и иметь пересечения рабочего времени с командой (5/2, фуллтайм/парттайм; гибкое утро). Также есть возможность совмещать проекты;
-Можешь работать из любого места, где тихо и есть интернет.
-Присоединяйся к нашей команде, чтобы узнать, что такое по-настоящему человекоцентричный аутстаффинг. Ждём тебя!
Контакты: [email protected]

🔥 Подписаться на наши каналы / @best_itjob / @it_rab