Разработчик Python (Middle/Senior)

Deffic Компания

Information Technologies

Зарплата

По договорённости

На руки, до вычета НДФЛ · обсуждается

Локация

Санкт-Петербург, Россия

Формат

Гибрид

Занятость

Полная занятость

Добавлено

19 October 2026

О вакансии

Что предстоит делать

Нанософт приглашает опытного разработчика Python (Middle/Senior) для работы над production‑проектами в гибридном формате (офис в Санкт-Петербурге). Ваша задача – разрабатывать и поддерживать функционал на Python, проектировать и развивать backend‑сервисы и API на FastAPI, участвовать в проектировании архитектуры и бизнес‑логики сервисов, реализовывать асинхронную и параллельную обработку данных и запросов, искать и устранять узкие места, улучшать производительность системы, поддерживать качество кода: рефакторинг, тесты, код‑ревью, документацию. Компания использует PostgreSQL, MongoDB, Docker, CI/CD, GitLab CI, Kubernetes, Kafka, RabbitMQ, Prometheus, Grafana, ELK. В качестве дополнительного плюса приветствуется опыт работы с ML/NLP библиотеками (PyTorch, TensorFlow, Hugging Face Transformers, spaCy), понимание алгоритмов машинного обучения и обработки естественного языка, опыт работы с LLM, оптимизация инференса, использование GPU и контейнеризация моделей.

Требования

Что мы ждём от кандидата

Опыт в коммерческой разработке на Python от трех лет
Уверенное владение Python 3.x и стандартными библиотеками
Практический опыт разработки API и сервисов, в том числе на FastAPI
Понимание принципов асинхронного программирования и параллелизма в Python
Навыки проектирования алгоритмов и структур данных
Уверенное владение SQL, опыт проектирования баз данных и работы с PostgreSQL и MongoDB
Опыт работы с Docker, CI/CD и GitLab CI, базовое понимание Kubernetes
Опыт работы с системами очередей и брокерами сообщений: Kafka, RabbitMQ или аналоги
Понимание принципов мониторинга и логирования, опыт работы с Prometheus/Grafana и/или ELK
Опыт работы с библиотеками для ML/NLP (PyTorch, TensorFlow, Hugging Face Transformers, spaCy и др.)
Понимание алгоритмов машинного обучения и обработки естественного языка, умение проектировать модели и пайплайны
Опыт работы с LLM, оптимизация инференса, использование GPU и контейнеризация моделей (Docker, containerd)