О компании:
Мы разрабатываем AI-сервисы в областях Computer Vision и NLP — но не с нуля, а на базе уже готовых моделей и API.
Наша задача — строить быстрые, надёжные и масштабируемые бэкенды, которые умеют:
- принимать изображения, видео, документы,
- прогонять их через ML-пайплайны (очереди, воркеры, кэширование),
- отдавать результат пользователю за секунды.
У нас уже есть работающие продукты, сейчас расширяем команду.
Что нужно будет делать:
- Проектировать и разрабатывать асинхронные REST API на FastAPI для приёма файлов (изображения, видео, PDF, аудио).
- Настраивать очереди задач (Celery / ARQ) и брокеры (Redis / Kafka) для долгих ML-операций: распознавание, OCR, транскрибация, генерация текста.
- Писать background-воркеры, которые дёргают готовые модели (Hugging Face, YOLO via ONNX, OpenAI API, YandexGPT, локальные LLM) и сохраняют результат в БД.
- Оптимизировать обработку больших файлов (потоковая загрузка, чанки, временное хранилище, S3-совместимые хранилища).
- Настраивать кэширование через Redis (повторяющиеся запросы, результаты ML-инференса).
- Интегрировать внешние API-сервисы (CV-провайдеры, LLM-провайдеры, OCR).
- Писать тесты (pytest) для всего: эндпоинтов, воркеров, интеграций.
- Участвовать в код-ревью и поддержке CI/CD (GitLab / GitHub Actions).
Наши ожидания:
- Опыт коммерческой разработки на Python от 3 лет.
- Понимание особенностей бэкенда для AI/ML: обработка файлов (изображения, видео, PDF) — multipart/form-data, потоковая эпередача, асинхронная обработка через очереди (не держать пользователя HTTP-запросом минутами), интеграция готовых моделей или внешних API (HTTP-клиенты, retry, fallback, таймауты), кэширование результатов инференса (Redis).
- Уверенное владение FastAPI: async/await, dependency injection, middleware, обработка ошибок, загрузка файлов.
- Хорошее знание PostgreSQL и SQLAlchemy (отношения, миграции Alembic, индексы, оптимизация запросов).
- Опыт с очередями: Celery (цветочки, таски, chains) или ARQ, или аналоги.
- Понимание Kafka (producer/consumer, группы, топики).
- Docker: писать docker-compose для связки приложение + постгрес + редис + кафка.
- Git (ветки, rebase, merge), базовый CI/CD.
Будет плюсом:
- Опыт с ML-библиотеками: понимание форматов (numpy, PIL, OpenCV на базовом уровне — понимание того, как передать картинку в модель).
- Django / DRF.
Условия:
- Занятость: полная, удалёнка (РФ)
- Зарплата: по результатам технического собеседования в вилке вакансии.
Наш стек, основной: Python 3.10+, FastAPI, PostgreSQL + SQLAlchemy + Alembic, Redis, Kafka, Celery / ARQ / background jobs (один из вариантов), Docker / Docker Compose, REST API, Git, CI/CD, Linux basics, Pydantic,pytest.
