Python Developer

Описание

ГК Технопарк производитель и поставщик оборудования для нефтехимической и атомной промышленности. С 2003 года работаем с корпоративным сегментом; среди клиентов Росатом , Газпром , Роснефть , Сибур , Норильский никель и др. Запускаем внутреннюю систему CPQ и аналитическую платформу для производственного бизнеса усиливаем команду разработкой и данными.

О проекте

Создаём систему автоматизированного расчёта коммерческих предложений ( CPQ ) и аналитическую платформу для производства. Проект сочетает ML , инженерные расчёты и промышленную аналитику, работает с тяжёлыми инженерными данными (материалы, размеры, единицы, формулы).

Обязанности

• Разработка и поддержка API расчёта изделий (FastAPI + SQLAlchemy).
• Интеграции с ML-моделями (REST/gRPC), сопровождение версий.
• Построение ETL-пайплайнов для ClickHouse / Postgres .
• Подготовка и поддержка обучающих выборок для ML.
• Работа с инженерными данными: нормализация единиц, мэппинги, проверка целостности.
• Участие в проектировании архитектуры и CI/CD .

Tech Stack

• Python 3.9+ , FastAPI , SQLAlchemy , Pandas
• Postgres , ClickHouse
• Docker , Git , CI/CD
• Источники: Excel/CSV
• (Соседние контуры продукта: React, TypeScript )
• Формат моделей: pickle (и/или REST-обёртки)

Обязательно

• 2 4 года как Python De velo per с ML-бэкграундом / Data Engineer .
• Уверенное владение Python, Pandas, SQL .
• Опыт с FastAPI (REST) , Postgres , ClickHouse , Docker .
• Интеграция/эксплуатация ML-моделей через REST API.
• Написание ETL-скриптов для сбора и очистки данных.
• Понимание инженерных стандартов данных (единицы, нормализация, мэппинги).
• Базовые DevOps -навыки (контейнеризация, CI/CD, мониторинг).

Желательно

• Понимание полного цикла ML : данные обучение инференс мониторинг.
• Опыт с MLOps -инструментами.
• Практика вывода и поддержки моделей в production .
• Опыт BI -дашбордов (Metabase / Power BI / DataLens).

Soft skills

• Уважение к инженерии, документации и проверке гипотез данными.
• Готовность коммуницировать с аналитиками и инженерами без ML-бэкграунда.
• Умение находить баланс между идеально и работает .
• Самостоятельность и ответственность.

Мы предлагаем

• Участие в создании промышленной платформы ( мозг производства , а не просто сайт).
• Полный жизненный цикл промышленного ML-продукта .
• Возможность выстраивать архитектуру с нуля (новый продукт).
• Гибкую роль на стыке ML, инженерии данных и продакшн-поддержки .
• Работа с реальными физическими моделями и инженерными расчётами.
• Оформление по ТК РФ , наставничество, оборудованное рабочее место, корпоративная связь.
• Пятидневка, гибкое начало дня 8: 00 10 :00 .