На проект телекоммуникационной компании требуется Middle+ / Senior Backend/MLOps-разработчик с уверенными знаниями и опытом работы в Data Software Engineering с MLOps Python.

Задачи:

·   Разработка и поддержка продакшн-сервисов для интеграции ML-моделей с системой внутреннего документооборота.

·   Развёртывание, конфигурация и мониторинг ML-инференс-сервисов (VLLM, MLServer, Triton).

·   Построение и автоматизация CI/CD пайплайнов для ML и backend-компонентов.

·   Оптимизация производительности и масштабируемости сервисов.

·   Интеграция ML-решений с корпоративной инфраструктурой (API, DWH, внутренние сервисы).

Требования

·   Уверенное владение Python (FastAPI/Flask, asyncio).

·   Опыт работы с контейнеризацией и оркестраторами (Docker, Kubernetes).

·   Знание принципов построения отказоустойчивых и масштабируемых сервисов.

·   Опыт работы с ML-инференсом в продакшне (оптимизация, профилирование, деплой).

·   Навыки интеграции с внешними и внутренними API, работы с базами данных (PostgreSQL, Redis).

·   Опыт построения CI/CD пайплайнов (GitLab CI, Jenkins, ArgoCD).

Условия:

· Локация РФ, часовой пояс МСК.

· Загрузка на полный рабочий день.

· Сроки работы 3-4 месяца.

На проект телекоммуникационной компании требуется Middle+ / Senior ML-разработчик с уверенными знаниями и опытом работы с ML/LLM/CV.

Задачи:

·   Проведение fine-tuning LLM под продуктовые задачи.

·   Разработка и внедрение решений в области Computer Vision.

·   Сбор, дизайн и поддержка датасетов: от работы с DWH и авторазметкой до очистки данных.

·   Настройка и оптимизация инференса.

·   Участие в проектировании архитектуры ML-сервисов и интеграции в продакшн

Требования:

·   Опыт работы с LLM и их дообучением (LoRA, SFT/DPO).

·   Опыт построения RAG систем.

·   Практический опыт в Computer Vision (OpenCV, PyTorch, TensorFlow).

·   Навыки проектирования и поддержки пайплайнов подготовки данных.

·   Знание инструментов авторазметки, подходов к очистке и балансировке датасетов.

·   Опыт развёртывания и оптимизации инференса в высоконагруженной среде.

·   Уверенное владение Python, опыт работы с Docker/Kubernetes.

Условия:

·   Локация РФ, часовой пояс МСК.

·   Загрузка на полный рабочий день.

·   Сроки работы 3-4 месяца.

We're looking for a Full-stack developer with strong experience in development of modern software solutions with scalable architecture for both sides backend and frontend.

Tasks:

• Development of modern software solutions with scalable architecture (frontend and backend)
• Implementation of frontend applications with React
• Development of backend services with .NET and Python, including API design and database connection
• Ensuring a scalable and high-performance architecture
• Creation of technical documentation for code, architecture, and interfaces
• Connection to existing systems and interfaces
• Deployment in cloud (Azure) or on-premise environments
• Compliance with best practices for code quality, performance, and IT security

Requirements:

5+ years of experience in implementing backend services with Python and .NET

• More than 3 years of experience in implementing frontend applications with React
• 2+ years of experience setting up pipelines in Azure DevOps
• 2+ years of experience in managing Kubernetes
• More than 4 years of experience using SQL and NoSQL databases

Location: Germany, Berlin (10% onsite for project meetings, 90% remote)

Language: Written and spoken German

This role involves designing, implementing, and managing comprehensive monitoring solutions using Prometheus, Grafana, SNMP-Exporter, Streaming Telemetry, OpenTelemetry, and other related technologies.

Responsibilities

- Design, implement, and manage Prometheus-based monitoring solutions, including configurations and alert rules.

- Develop and maintain interactive and visually appealing Grafana dashboards.

- Configure SNMP modules/jobs to scrape SNMP metrics for different network technologies in a very optimized way.

- Strong knowledge of Git to be able to clone working branches, develop, and commit to the main branch. Or other approaches, but show a strong hold on Git usage.

- Identify and onboard new metrics from various systems and applications, developing data pipelines for metrics collection and storage.

- Optimize and scale monitoring environments to handle large volumes of metrics and ensure comprehensive monitoring coverage.

- Implement and manage Streaming Telemetry solutions for real-time data collection and monitoring.

- Integrate and manage OpenTelemetry for comprehensive tracing and observability across services.

- Troubleshoot and resolve issues related to data collection, monitoring configurations, and dashboard performance.

- Ensure proper instrumentation of applications and infrastructure with DevOps, development, and operations teams.

- Document configurations, procedures, and provide training to team members and stakeholders.

Skills

- Familiarity with network monitoring tools and practices.

- Extensive experience with Prometheus and related technologies (Alertmanager, Pushgateway, etc.).

- Strong knowledge of time-series databases and monitoring concepts.

- Proficiency in writing Prometheus queries (PromQL).

- Strong experience with Grafana and its ecosystem.

- Proficiency in creating and managing Grafana dashboards and panels.

- Knowledge of data visualization principles and best practices.

- Familiarity with monitoring and observability tools and practices.

- Strong knowledge of SNMP protocols and network device management.

- Experience with SNMP-Exporter and its integration with Prometheus.

- Strong in SNMP module creation and scrape congas for various network technologies.

- Strong Git experience.

- Strong understanding of metrics and monitoring concepts.

- Experience with metrics collection tools (Prometheus, Telegraf, Collectd, etc.).

- Experience with Streaming Telemetry solutions for real-time monitoring.

- Experience with OpenTelemetry for tracing and observability.

- Familiarity with Linux/Unix systems and scripting languages (Bash, Python).

- Experience with containerization and orchestration tools (Docker, Kubernetes).

Qualification 

- Bachelor’s degree in Computer Science, Engineering, or related. 

- 5+ years of experience in monitoring and observability roles.

- Proficiency in tools like Prometheus, Grafana, PromQL, Alertmanager, Alert Framework, GitHub, SNMP-exporter, Streaming-Telemetry, Otel.

- Strong coding and scripting skills.

- Excellent problem-solving abilities and attention to detail.

- Strong communication and teamwork skills.

Inviting a strong Data analyst for the project in energy industry in a German company

Tasks:

• Providing the balance sheet accrual data (BilA) from Powercloud and SAP IS-U with the required structure and quality
• Development of data models/data sets to map the business logic (Snowflake/SQL Server)
• Support and testing of technical developments for automated BilA validation processes
• Consolidation of data from different systems
• Optional development and further development of Power BI reports

Qualifications:

• Advanced knowledge of SQL
• Experience with Snowflake
• Analytical thinking understanding
• Experience in the energy industry
• Knowledge of Power BI
• Knowledge in Python

Project language: German/English

Location: Europe

Software company was built from the ground up to specialize in new product development and R&D, tackling the most difficult problems in the tech sphere. Now we've expanded to offer early-stage innovation and ideation plus digital transformation business consulting. Our superpower is to deliver all of this under one roof on a global scale. So let's get started and build a better future together.

Responsibilities

• Own the system architecture: from choosing frameworks and database structures to designing scalable APIs and services
• Take a hands-on role in development: build core components, POCs, and critical modules
• Define and document architectural decisions, patterns, and best practices
• Lead technical discussions and decisions within the team and with stakeholders
• Help the team stay unblocked, productive, and aligned with technical direction
• Review code, guide implementation, and ensure high technical quality across the project
• Collaborate with DevOps and QA to ensure stability, observability, and smooth deployments

Requirements

5+ years of experience in backend development with Python

• Proven experience as a Solution Architect, Tech Lead, or Senior Backend Engineer
• Deep knowledge of Python frameworks (FastAPI, Django, Flask)
• Strong understanding of:

- microservices architecture

- API design and service boundaries

- data modelling and relational databases (PostgreSQL)

- async programming and queues (e.g., Celery, RabbitMQ)

• Experience designing systems for scalability, fault tolerance, and maintainability
• Comfort working with Linux environments, containers (Docker), Git workflows
• Excellent communication skills and ability to justify architectural decisions
• Very good English language skills, both written and verbal (min. B2)

Preferred Skills

• Experience with Azure DevOps, GitHub Actions, or other CI/CD platforms
• Familiarity with cloud platforms (Azure, AWS, GCP)
• Experience with system monitoring, logging, and performance profiling
• Bonus: exposure to AI/ML integration, vector databases (e.g., Qdrant, Pinecone)

Locations: Vilnius, Lithuania (hybrid/remote) or Mexico - Guadalajara (hybrid/remote), EU country (fully remote)

Format: Long-term engagement

В поиске Data Science специалиста с опытом работы в банковских проектах для построения рисковых моделей (скоринг для кредитования).

Основные направления работы

Risk Modeling:

• Полный цикл разработки ансамблевых моделей: подготовка и предобработка данных, разметка и разделение на обучающие и тестовые выборки.
• Отбор и настройка базовых моделей с акцентом на их разнообразие для повышения качества прогнозов.
• Разработка моделей машинного обучения для прогнозирования ежедневных остатков на расчетных счетах корпоративных клиентов, учитывая анализ временных рядов (неделя, месяц, квартал) и дополнительные факторы (дни недели, праздники, налоговые периоды, бизнес-циклы).
• Обучение персонализированных моделей.
• Применение методов объединения моделей (bagging, boosting, stacking) с оптимизацией весов в ансамбле.
• Оценка производительности моделей с использованием метрик точности, полноты и F1-score для улучшения качества прогнозов.
• Внедрение моделей в промышленную среду, мониторинг и регулярная оптимизация параметров.

Computer Vision:

• Разработка и внедрение системы биометрической верификации личности, включая модули распознавания документов и сопоставления фотографий.
• Анализ требований и проектирование архитектуры системы с учетом высоких стандартов безопасности и точности.
• Реализация алгоритмов обработки изображений для извлечения данных из паспортов и сравнения с селфи-фотографиями.

Acquisition Analytics:

• Анализ данных эквайрингового и РКО-портфеля: сбор и предобработка исторической информации о поведении клиентов.
• Разработка признаков, отражающих транзакционную активность, финансовые показатели и паттерны использования услуг для выявления факторов оттока.
• Построение и обучение ансамблевой модели прогнозирования с учетом специфики продуктов.
• Внедрение системы скоринга клиентов по вероятности оттока на основе финансового поведения и длительности сотрудничества.

Требуемые технологии и инструменты: Python, SQL, Scikit-learn, XGBoost, LightGBM, CatBoost, TensorFlow/Keras, PyTorch, Random Forest, Gradient Boosting, Stacking, Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn.