MlOps / Python Backend Engineer (ML)@ Selecty

220K ₽–310K ₽/мес
Опубликовано 12.05.2026

О позиции

Мы ищем MlOps / Python Backend Engineer (ML) для присоединения к нашей команде в компании Selecty. Ваша роль будет заключаться в разработке и внедрении ML-решений в банке, что позволит вам работать с передовыми технологиями и иметь значительное влияние на бизнес-процессы.

Чем вы будете заниматься

  • Продуктизация ML-моделей и пайплайнов, интеграция моделей в backend и бизнес-контуры.
  • Разработка API и сервисов для ML, работа со стримингом данных (Kafka).
  • Участие в RnD и пилотировании новых ML-решений.
  • Рефакторинг кода от Data Science-команд под production-стандарты.
  • Взаимодействие с DS, MLOps и аналитиками для достижения лучших результатов.
  • Участие в архитектурных решениях и RnD-задачах.

Требования

  • Опыт разработки на Python от 3-4 лет.
  • Обязательно высшее образование (законченное).
  • Опыт работы с ML-проектами (CV, NLP, RAG).
  • Опыт разработки REST API (FastAPI / Flask).
  • Опыт работы с Kafka и понимание микросервисной архитектуры.
  • Базовое понимание Kubernetes и опыт работы с SQL на среднем уровне.
  • Умение работать с кодом Data Science и адаптировать его под production.

Будет плюсом

  • Опыт работы с Airflow.
  • Опыт работы с Hadoop / Spark.

Что мы предлагаем

  • ДМС со стоматологией.
  • Компенсация фитнеса.
  • Скидки на курсы английского (Skyeng) и в кино.
  • Индексация зарплаты.
  • Современная техника для работы.
  • IT-аккредитация.
Обязательные
0/1
Желательные
0/1
Бонус
0/1
Почему эта вакансия
7.5
7.5 из 10
оценка совпадения

Вакансия предлагает интересные задачи в области ML и Python разработки, что делает её привлекательной для специалистов. Однако, отсутствие информации о компании может вызвать вопросы у кандидатов.

Требования к языку
RussianNative
English(опционально)B1
БазовыйСреднийПродвинутыйРодной

Формируем профиль успеха...

Анализируем требования вакансии и данные рынка

Обзор рынка

Объём рынка Python 2026
$9.5B
Годовой рост
11.2%
Внедрение AI
67%
Инвестиции
+150%

Навыки и требования

Обязательные
PythonREST APIFastAPI
Растущий спрос
Machine LearningData EngineeringCloud Computing
Снижающийся спрос
jQueryPHP

Тренды отрасли

Рост внедрения MLOps
Согласно исследованиям, 55% компаний в России начинают активно внедрять MLOps для оптимизации процессов разработки и развертывания моделей машинного обучения.
Увеличение использования контейнеризации
Использование Docker и Kubernetes возросло на 40% в 2023 году, что делает эти технологии стандартом для развертывания приложений в облаке.

Новости FinTech

Загружаем новости отрасли...

Ищем релевантные статьи за последние 6 месяцев