Перейти к содержимому
search
work Вакансия на FreelanceSpace опубликовано 23.09.2025

Python разработчик (Middle+/Senior)

apartmentTop Selection scheduleПолная занятость publicУдалённо badge2–4 года badge5+ лет
send Откликнуться

Публичная страница вакансии: прозрачные условия, быстрый отклик, понятный следующий шаг. Для работодателя — качественный воронко-трафик, для исполнителя — ясные требования без “воды”.

description

Описание вакансии

#вакансия #удаленнаяработа #fulltime #remote #Backend #Python #Go #Rust #Developer #ML #Разработчик #Middle+ #Senior #TopSelection #РФ
Позиция: Python разработчик (Middle+/Senior)💻
Вилка: До 1800 руб/час или 260.000 - 280.000 руб. gross💰
Занятость: Полная
Локация: РФ
Срок проекта: До конца года (возможно продление)
Оформление: Только ИП
Компания: Top Selection

Привет! Меня зовут Анастасия. Я представляю группу компаний Top Selection.
Мы занимаемся трудоустройством IT специалистов на проектную деятельность.
На данный момент мы в поисках Python разработчика.🔥

☎️Сфера: Телеком

📝Задачи:
▪️Разрабатывать Legal AI-ассистент;
▪️Принятие архитектурных решений и выбор технологий для серверной/клиентской части. Назначение задач и контроль за их выполнением;
▪️Полный цикл разработки серверного функционала, оптимизация производительности (профилирование, балансировка нагрузки);
▪️Проектирование схем БД (PostgreSQL), оптимизация запросов (индексы, партиционирование);
▪️Автоматизация CI/CD (GitLab CI/Jenkins), управление инфраструктурой в облаке (AWS/GCP): балансировщики, кластеризация Kubernetes.

Требования:
▪️Минимум 4 года работы с языком Python (либо сочетание Go/Rust и Python для задач Machine Learning);
▪️Хорошие знания ML и DeepLearning, понимание архитектуры трансформеров;
▪️Успешный опыт запуска и оптимизации ML-моделей на графических процессорах (GPU);
▪️Опыт проектирования микросервисов/event-driven пайплайнов;
▪️Уверенная практика работы с Docker, CI/CD, базовый k8s, мониторинг (Prom/Grafana);
▪️Свободный английский.

➕Дополнительные требования:
▪️Создание и обслуживание проектов с применением моделей Llama-family, SD/VideoDiffusion, RAG-систем;
▪️Опыт autotuning/quantization (LoRA, AWQ, GGUF) и сервинга через vLLM;
▪️Знакомство с агентными оркестраторами (LangGraph, CrewAI, Autogen).

📱Контакты для связи:
tips_and_updates
Как откликнуться эффективно
  • arrow_right1–2 релевантных кейса (ссылки/скриншоты)
  • arrow_rightСроки и формат работы (когда на связи)
  • arrow_right2–3 уточняющих вопроса по задаче
handshake
Рекомендации работодателю
  • arrow_rightОпишите результат и критерии приёмки
  • arrow_rightУкажите бюджет/вилку — это повышает качество откликов
  • arrow_rightСразу обозначьте сроки и доступность по коммуникациям