Python разработчик (senior)

WMT
Москва Опубликовано 29 мая 2026
Зарплата не указана
Полная занятость3–6 летПрограммист
Зарплата не указана

Описание

Python senior разработчик с опытом в финтехе. Мы, WMT Group - аккредитованная IT-компания, занимаемся как разработкой собственных продуктов на стыке ML и AI, которые делают мир лучше, так и реализуем проекты разработки в крупных компаниях финтеха в формате outsource. У нас колоссальный опыт в разработке продуктов различной сложности, но при этом, мы не только создаем код - мы работаем с людьми. Наша уникальность в том, что мы не просто IT-компания, мы пространство, в котором тебе всегда будет чем заняться, чему научится, с кем пообщаться, получить помощь и поддержку в любой ситуации. Живем по принципам Икигай и в первую очередь заботимся о наших сотрудниках, стараясь привносить гармонию и стабильность в их жизнь через реализацию их потребностей. Сейчас в один из наших перспективных и длительных проектов, для нашего ключевого партнера - банк топ 5 РФ , мы ищем тебя, талантливого Python разработчика уровня senior с опытом в банке от 5 лет. Требования: Нужен Expert Python: Глубокое знание Python 3.10+, понимание работы интерпретатора, управления памятью, GIL и многопоточности/асинхронности. FastAPI Asyncio: Уверенный опыт разработки высоконагруженных асинхронных сервисов на FastAPI/Starlette. Понимание принципов Event Loop. Архитектура и Паттерны: Опыт проектирования микросервисной архитектуры, знание паттернов проектирования (SOLID, Clean Architecture), опыт работы с REST и gRPC. Базы данных: Отличное знание SQL (PostgreSQL), опыт оптимизации запросов, работа с ORM (SQLAlchemy/Tortoise) и миграциями (Alembic) Брокеры и Кэш: Опыт работы с Redis (кэширование, очереди задач) и Kafka/RabbitMQ (построение event-driven систем). Testing: Культура написания тестов (Pytest), понимание TDD. Будет огромным плюсом (LLM/ML Context): Понимание специфики работы с LLM: что такое токенизация, эмбеддинги, контекстное окно, температура. Опыт интеграции с LLM-провайдерами (OpenAI API, Anthropic) или локального инференса (HuggingFace, vLLM, Ollama). Опыт построения RAG-систем (Retrieval Augmented Generation) и работы с векторными базами данных (ChromaDB, Qdrant, pgvector, Milvus). Понимание метрик качества работы LLM и опыт их сбора. Инструментарий и среда: Уверенное владение Docker и Docker Compose (умение завернуть свой сервис в оптимальный контейнер). Базовое понимание Kubernetes на уровне разработчика (посмотреть логи пода, понимание ConfigMap/Secrets, Deployment). Работа с Git, CI/CD пайплайнами (GitLab CI/GitHub Actions). Observability: опыт работы с Prometheus, Grafana, ELK/Loki, Tracing (Jaeger/OpenTelemetry). Чем предстоит заниматься: Разработка ядра платформы: Проектирование и написание высокопроизводительных API-сервисов (FastAPI) для предоставления унифицированного доступа к LLM-моделям. Создание сервисов обвязки: Разработка микросервисов для управления жизненным циклом запросов: очереди, тарификация, управление квотами и доступами. Инструменты качества и метрик: Разработка сервисов для автоматизированного бенчмаркинга моделей, сбор технических (latency, throughput, TTFT) и продуктовых метрик. Архитектурная оптимизация: Проектирование отказоустойчивой архитектуры, работа с асинхронностью, кэшированием и оптимизацией путей передачи данных. Observability и мониторинг: Построение системы сквозного логирования и трейсинга для прозрачности работы инференса и быстрой диагностики проблем. Инфраструктурные сервисы: Разработка внутренних инструментов для автоматизации развертывания, тестирования и валидации новых версий моделей. Наши ожидания: Мы строим экосистему цифровых помощников на базе open-source LLM/VLM. Наши AI-агенты не просто «болтают», а автоматизируют бизнес-процессы клиентов — от автоматизации процессов до интеллектуального анализа данных. Мы ищем в команду ML Engineer’а, который построит надёжную и масштабируемую платформу для развёртывания и мониторинга наших AI-агентов и мультиагентских систем. Чем предстоит заниматься Ты станешь ключевым инженером, который превращает исследовательские прототипы в отказоустойчивую GenOps-фабрику цифровых агентов. Твои задачи: Чем предстоит заниматься: * Проектирование и внедрение AI-агентов для конкретных бизнес-задач банка * Развитие GenOps-платформы — участвовать в создании selfсервисных бэкендсервисов (REST/gRPC), которые позволят датасайентистам и бизнеспользователям быстро разворачивать и настраивать агентов без погружения в инфраструктуру. * Организация мониторинга качества — выстраивать систему оценки работы агентов: от метрик качества генерации (ответы, галлюцинации) до бизнеспоказателей (точность, скорость выполнения задач). * Проведение code-review, рефакторинг и оптимизация кода; * Написание unit-тестов; * Обеспечение высокой доступности и масштабируемости систем на основе LLM" Условия: Удаленный формат работы . Можно с уверенностью сказать, что наша компания является уникальной благодаря тому, что ставит заботу о своих сотрудниках в приоритет, команда считается основной ценностью для нас. Мы предоставим тебе возможность развиваться. Оплатим внешние курсы, дадим доступ к неограниченному количеству обучающих материалов. Ты получишь возможность выступать на конференциях, проводить обучения (при твоем желании, конечно), участвовать в митапах и вебинарах. Хотим развивать экспертность каждого сотрудника. Мы считаем, что наряду с развитием интеллектуальным, здорово, когда человек уделяет время и физической форме, поэтому предоставляем возможность занятий спортом вместе с компанией. У нас есть собственные спортивные и киберспортивные команды)). Будем рады видеть тебя в одной из них). Конечно мы предлагаем уже классическую базу, оформление по ТК РФ и его полное соблюдение (оплачиваемые отпуска, больничные), бонусы работы в аккредитованной IT-компании. Оплачиваем переработки, если они случаются, но стараемся их не допускать:) Мы обучаем, мотивируем и вдохновляем, помогаем в решении любых личных вопросов. Активно развиваем soft skills и современные техники коммуникации. Эффективно действуем в онлайне и не привязываемся к геолокации. Уверенно развиваем внутреннюю экспертизу и смотрим в будущее! А также многое другое, расскажем при знакомстве! Спасибо, что ты дочитал до конца!) Если вдруг эта вакансия тебе не подходит, обрати внимание на остальные в нашем профиле, у нас сильно больше вариаций чем одна).
Описание
Python senior разработчик с опытом в финтехе. Мы, WMT Group - аккредитованная IT-компания, занимаемся как разработкой собственных продуктов на стыке ML и AI, которые делают мир лучше, так и реализуем проекты разработки в крупных компаниях финтеха в формате outsource. У нас колоссальный опыт в разработке продуктов различной сложности, но при этом, мы не только создаем код - мы работаем с людьми. Наша уникальность в том, что мы не просто IT-компания, мы пространство, в котором тебе всегда будет чем заняться, чему научится, с кем пообщаться, получить помощь и поддержку в любой ситуации. Живем по принципам Икигай и в первую очередь заботимся о наших сотрудниках, стараясь привносить гармонию и стабильность в их жизнь через реализацию их потребностей. Сейчас в один из наших перспективных и длительных проектов, для нашего ключевого партнера - банк топ 5 РФ , мы ищем тебя, талантливого Python разработчика уровня senior с опытом в банке от 5 лет. Требования: Нужен Expert Python: Глубокое знание Python 3.10+, понимание работы интерпретатора, управления памятью, GIL и многопоточности/асинхронности. FastAPI Asyncio: Уверенный опыт разработки высоконагруженных асинхронных сервисов на FastAPI/Starlette. Понимание принципов Event Loop. Архитектура и Паттерны: Опыт проектирования микросервисной архитектуры, знание паттернов проектирования (SOLID, Clean Architecture), опыт работы с REST и gRPC. Базы данных: Отличное знание SQL (PostgreSQL), опыт оптимизации запросов, работа с ORM (SQLAlchemy/Tortoise) и миграциями (Alembic) Брокеры и Кэш: Опыт работы с Redis (кэширование, очереди задач) и Kafka/RabbitMQ (построение event-driven систем). Testing: Культура написания тестов (Pytest), понимание TDD. Будет огромным плюсом (LLM/ML Context): Понимание специфики работы с LLM: что такое токенизация, эмбеддинги, контекстное окно, температура. Опыт интеграции с LLM-провайдерами (OpenAI API, Anthropic) или локального инференса (HuggingFace, vLLM, Ollama). Опыт построения RAG-систем (Retrieval Augmented Generation) и работы с векторными базами данных (ChromaDB, Qdrant, pgvector, Milvus). Понимание метрик качества работы LLM и опыт их сбора. Инструментарий и среда: Уверенное владение Docker и Docker Compose (умение завернуть свой сервис в оптимальный контейнер). Базовое понимание Kubernetes на уровне разработчика (посмотреть логи пода, понимание ConfigMap/Secrets, Deployment). Работа с Git, CI/CD пайплайнами (GitLab CI/GitHub Actions). Observability: опыт работы с Prometheus, Grafana, ELK/Loki, Tracing (Jaeger/OpenTelemetry). Чем предстоит заниматься: Разработка ядра платформы: Проектирование и написание высокопроизводительных API-сервисов (FastAPI) для предоставления унифицированного доступа к LLM-моделям. Создание сервисов обвязки: Разработка микросервисов для управления жизненным циклом запросов: очереди, тарификация, управление квотами и доступами. Инструменты качества и метрик: Разработка сервисов для автоматизированного бенчмаркинга моделей, сбор технических (latency, throughput, TTFT) и продуктовых метрик. Архитектурная оптимизация: Проектирование отказоустойчивой архитектуры, работа с асинхронностью, кэшированием и оптимизацией путей передачи данных. Observability и мониторинг: Построение системы сквозного логирования и трейсинга для прозрачности работы инференса и быстрой диагностики проблем. Инфраструктурные сервисы: Разработка внутренних инструментов для автоматизации развертывания, тестирования и валидации новых версий моделей. Наши ожидания: Мы строим экосистему цифровых помощников на базе open-source LLM/VLM. Наши AI-агенты не просто «болтают», а автоматизируют бизнес-процессы клиентов — от автоматизации процессов до интеллектуального анализа данных. Мы ищем в команду ML Engineer’а, который построит надёжную и масштабируемую платформу для развёртывания и мониторинга наших AI-агентов и мультиагентских систем. Чем предстоит заниматься Ты станешь ключевым инженером, который превращает исследовательские прототипы в отказоустойчивую GenOps-фабрику цифровых агентов. Твои задачи: Чем предстоит заниматься: * Проектирование и внедрение AI-агентов для конкретных бизнес-задач банка * Развитие GenOps-платформы — участвовать в создании selfсервисных бэкендсервисов (REST/gRPC), которые позволят датасайентистам и бизнеспользователям быстро разворачивать и настраивать агентов без погружения в инфраструктуру. * Организация мониторинга качества — выстраивать систему оценки работы агентов: от метрик качества генерации (ответы, галлюцинации) до бизнеспоказателей (точность, скорость выполнения задач). * Проведение code-review, рефакторинг и оптимизация кода; * Написание unit-тестов; * Обеспечение высокой доступности и масштабируемости систем на основе LLM" Условия: Удаленный формат работы . Можно с уверенностью сказать, что наша компания является уникальной благодаря тому, что ставит заботу о своих сотрудниках в приоритет, команда считается основной ценностью для нас. Мы предоставим тебе возможность развиваться. Оплатим внешние курсы, дадим доступ к неограниченному количеству обучающих материалов. Ты получишь возможность выступать на конференциях, проводить обучения (при твоем желании, конечно), участвовать в митапах и вебинарах. Хотим развивать экспертность каждого сотрудника. Мы считаем, что наряду с развитием интеллектуальным, здорово, когда человек уделяет время и физической форме, поэтому предоставляем возможность занятий спортом вместе с компанией. У нас есть собственные спортивные и киберспортивные команды)). Будем рады видеть тебя в одной из них). Конечно мы предлагаем уже классическую базу, оформление по ТК РФ и его полное соблюдение (оплачиваемые отпуска, больничные), бонусы работы в аккредитованной IT-компании. Оплачиваем переработки, если они случаются, но стараемся их не допускать:) Мы обучаем, мотивируем и вдохновляем, помогаем в решении любых личных вопросов. Активно развиваем soft skills и современные техники коммуникации. Эффективно действуем в онлайне и не привязываемся к геолокации. Уверенно развиваем внутреннюю экспертизу и смотрим в будущее! А также многое другое, расскажем при знакомстве! Спасибо, что ты дочитал до конца!) Если вдруг эта вакансия тебе не подходит, обрати внимание на остальные в нашем профиле, у нас сильно больше вариаций чем одна).

Похожие вакансии

Координатор проектов
Volga Volga Brand Identity
Зарплата не указана
Полная занятостьОпыт 1–3 года
Менеджер по продажам корпоративным клиентам
Точка Банк
от 120000 руб.
Полная занятостьОпыт 1–3 года
Финансовый директор / аналитик в компанию в Дубае
Ratata Motors
Зарплата не указана
Полная занятостьОпыт 1–3 года
Специалист технической поддержки (2-я линия)
Инфотек
Зарплата не указана
Полная занятостьОпыт 3–6 лет
Product Manager
Консоль.Про
от 300000 руб.
Полная занятостьОпыт 3–6 лет
Менеджер ВЭД / Sourcing Manager Китай • Корея
Арасланов Альберт Гильмуллович
Зарплата не указана
Полная занятостьОпыт 1–3 года