Python-разработчик (Fullstack / Data & ML) (удаленная работа)

2 июля 2026

Уровень зарплаты:
з.п. не указана
Требуемый опыт работы:
Не указан

Вакансия: Python-разработчик (Fullstack / Data & ML)

Описание вакансии

"Мясницкий ряд" - высокотехнологичное предприятие, оснащенное современным оборудованием от ведущих мировых производителей, сертифицированное по международной системе ISO 22000:2005 и ХАССП приглашает на вакантную должность Python-разработчик (Fullstack / Data & ML).

Вы получ ите:

Работу на стабильном предприятии, входящем в пятерку лидеров на рынке мясной гастрономии Москвы и Московской области

Гарантированные отпуска, налоговые и пенсионные отчисления, оплачиваемые больничные т. к. оформление по ТК РФ с 1-го рабочего дня

График работы 5/2 с 9:00 до 18:00

Работу в комфортном офисе до которого ходит корпоративный транспорт от станции МЦД-1 Одинцово (3 минуты до предприятия)

Дополнительные выгоды: ДМС, скидки на продукцию до 50%, бесплатное питание в столовой предприятия

Возможность зарабатывать больше с каждым годом, т. к. у нас действует система премирования за выслугу лет

Возможность профессионального развития, т. к. компанией приветствуется рост и развитие сотрудников

Внимание руководства, потому что все сотрудники получают подарки и поздравления к праздникам

Признание достижений, т. к. ежегодно проходит награждение лучших сотрудников

Хорошее настроение на работе, потому что у нас дружный коллектив

Чем предстоит заниматься:

Поддерживать и развивать продакшн-пайплайны прогноза спроса (математическая и ML-модели), считающие прогноз на месяцы вперёд и пишущие в корпоративный DWH
Разрабатывать сервисы автопланирования производства (календарное планирование + оптимизация загрузки)
Строить и сопровождать веб-приложения и REST-API, интеграции с 1С/Bitrix24, Max-ботов
Настраивать CI/CD, мониторинг, алерты; следить за качеством прогноза и стабильностью пайплайнов
Писать поддерживаемый код с тестами и документацией (комментарии/докстринги на русском)

Позиция подразумевает работу на стыке двух направлений: (A) прогнозирование спроса и планирование производства (данные/ML) и (B) веб-сервисы и корпоративные интеграции (fullstack).

Общее ядро (обязательно для любого направления):

  • Python 3.11 3.12 уверенно (ООП, типизация, dataclasses, окружения/venv).
  • SQL и Microsoft SQL Server T-SQL, оконные функции, оптимизация запросов; понимание DWH, staging-таблиц, джобов SQL Agent. Подключение из Python через SQLAlchemy 2.x и pyodbc (ODBC Driver 17/18), в т.ч. trusted connection (Windows-аутентификация).
  • Git feature-ветки, Merge Request, Conventional Commits.
  • CI/CD: GitLab CI пайплайны, стадии, расписания, триггеры, переменные CI/CD. У нас self-hosted shell-раннеры на Windows (PowerShell) плюсом опыт с ними.
  • Docker + Docker Compose сборка и запуск multi-service окружений.
  • Тестирование: pytest юнит- и smoke-тесты как гейты в CI.
  • Наблюдаемость: Grafana + метрики, health/readiness-подход, алёрты (email/мессенджеры).
  • Умение читать и поддерживать чужой код, писать документацию (Markdown/MkDocs, Obsidian).

Направление A Данные, прогнозирование и оптимизация:
(подстраховка ML/аналитического разработчика)

Анализ данных: pandas, numpy уверенная работа с таблицами, временными рядами, агрегациями.
Машинное обучение: scikit-learn и градиентный бустинг LightGBM / XGBoost / CatBoost.
Прогноз временных рядов: понимание сезонности/трендов/интермиттентного спроса; библиотеки statsforecast (Croston/SBA), pmdarima (SARIMAX), Prophet как плюс.
Оптимизация: линейное/целочисленное программирование, OR-Tools (CBC/MILP) постановка задач планирования и bin-packing (распределение по ресурсам/дням с ограничениями).
ETL: сбор данных из внешних API (requests), Excel (openpyxl), кэш parquet (pyarrow).
Витрины/дашборды: Streamlit + Plotly.
Метрики качества прогноза (FA/BIAS/coverage), бэктест, OOS-валидация.
Плюсом: локальный инференс LLM/GPU (CUDA, Tesla-класс), интеграция LLM (Anthropic/Claude, OpenAI, DeepSeek).


Направление B Fullstack веб-разработка и интеграции:
(подстраховка веб-разработчика)
Бэкенд:
FastAPI (основной), Flask (legacy); проектирование RESTful API.
SQLAlchemy 2.x (async) + Alembic; Pydantic v2, pydantic-settings.
PostgreSQL (asyncpg), Redis (кэш/сессии/rate limiting).
Тесты: pytest, pytest-asyncio, httpx. Качество: Ruff (lint+format), mypy (желательно).
Фоновые задачи: Celery, APScheduler.
OpenAPI/Swagger контракты и автогенерация документации; аутентификация JWT + сессии в Redis.

Фронтенд:
TypeScript, React 18 (компоненты, hooks, роутинг), HTML/CSS.
Сборка/инструменты: Vite, ESLint, Prettier, Jest, Playwright.
UI: Material UI (MUI) + Emotion, Recharts.
State/данные: axios, zustand, react-hook-form, react-router-dom.
Плюсом: Next.js, Tailwind CSS, TanStack Query, Vitest.
Интеграции:
Корпоративные: Bitrix24 REST API; учётные системы 1С (обмен через SQL-таблицы/загрузчики).
Мессенджеры: Max-боты (aiogram).


Будет плюсом ( к любому направлению ):
Go отдельные сервисные проекты.
pnpm monorepo (общие пакеты/шаблоны), Node.js 20 для фронтенд-CI.
Makefile как локальная обвязка (make format, make lint, make ci перед push).
MkDocs + MkDocs Material для документации.
Prometheus (экспорт метрик), health/readiness endpoints.
Опыт с производственными/учётными системами (ERP/MES/1С), компьютерное зрение как перспектива.


Мы ожидаем от кандидата:


Уверенное владение общим ядром + глубина хотя бы в одном направлении (A или B), готовность разбираться во втором на уровне поддержки.
Самостоятельность: взять задачу коллеги на время его отсутствия и довести до продакшена.
Аккуратность к данным и продакшену (у нас реальные боевые БД и джобы с множеством пользователей цена ошибки высокая)
Уровень: middle / middle+ (по факту навыков).