ML Developer Lead Remote

#вакансия #удаленно #ML #lead #python ML-Разработчик Локация: Удаленно Занятость: Part-time (ГПХ, СМЗ) Гражданство: РФ Грейд: Lead Опыт: от 5 лет коммерческой разработки О проекте 🤖 Мы создаем высоконагруженную облачную систему хранения со встроенным RAG функционалом. Это не просто «хранилка файлов», а сложная инфраструктура с распределенным доступом, интеллектуальным поиском и бесшовной интеграцией в бизнес-процессы крупных компаний. Мы находимся в фазе активного роста, поэтому сейчас идеальное время, чтобы прийти в команду, влиять на архитектурные решения и внедрять лучшие практики backend-разработки. Чем предстоит заниматься 1) Архитектура и разработка: Проектирование и построение масштабируемых микросервисов с нуля, рефакторинг существующих систем, внедрение Event-Driven Architecture. 2) Управление командой: Code review, менторство разработчиков, участие в техническом планировании и распределении задач. 3) ML/AI интеграция: Построение и оптимизация RAG-пайплайнов, проектирование процессов embedding и reranking, работа с векторными БД и парсингом сложных документов. 4) Безопасность и данные: Реализация систем аутентификации (Zitadel) и авторизации на базе ReBAC/Zanzibar (SpiceDB), работа с PostgreSQL, Valkey, S3, брокерами сообщений (NATS/Kafka). Что мы ждем от тебя - Backend Core: Опыт коммерческой разработки от 5 лет, уверенное владение FastAPI, Pydantic, SQLAlchemy, глубокое понимание асинхронности. - Архитектура: Практический опыт построения высоконагруженных распределенных систем, микросервисов и EDA. - Данные и хранилища: PostgreSQL (проектирование схем, оптимизация запросов, миграции), Valkey/Redis, S3-совместимые хранилища. - Брокеры сообщений: Опыт интеграции и поддержки NATS или Kafka в production-среде. - DevOps & Observability: Уверенная работа с Docker, Kubernetes, GitLab CI/CD, ArgoCD (GitOps flow), настройка мониторинга и логирования (OpenTelemetry, Prometheus, Grafana, Sentry). - IAM & Security: Понимание современных моделей авторизации, опыт внедрения Zitadel или аналогов, знание принципов ReBAC и Zanzibar-модели (SpiceDB или аналоги). ➕ Будет огромным плюсом: 1. Опыт работы с векторными базами данных (Milvus, Qdrant) для семантического поиска и ML-задач. 2. Навыки парсинга сложных форматов (PDF, Office) с использованием Kreuzberg, Docling или аналогов. 3. Практическое понимание работы LLM, опыт оптимизации RAG-пайплайнов, проектирования embedding и reranking стратегий. 4. Опыт руководства backend-командой и построения инженерных процессов. Что мы предлагаем: ✔️ Влияние на продукт: Возможность определять архитектурный стек, внедрять лучшие практики и напрямую влиять на развитие платформы. ✔️ Современные технологии: Работа без legacy, cloud-native подход, актуальные версии фреймворков и инструментов. ✔️ Профессиональный рост: Четкий трек до Tech Lead / Architect, возможность углубиться в ML/AI-инфраструктуру или сфокусироваться на управлении командой. ✔️ Комфорт и поддержка: Гибкий график, минимальная бюрократия, техника на выбор, расширенный пакет бенефитов и оплата профильного обучения/конференций. Этапы интервью 1) Скрининг (10 мин): Короткое знакомство через переписку 2) Собеседование (1 час): Полное собеседование по техническим вопросам, рассказ о компании. 3) Финал: Подготовка оффера и выход на работу. 🤨 Готов строить будущее работы с информацией вместе с нами? Присылай свое резюме @lavdarkstar и ссылку на GitHub!