Senior Python-разработчик в команду ETA/RTA

Команда ETA/RTA 2ГИС применяет анализ данных и машинное обучение для задач навигации и геоаналитики. Мы определяем, где на дорогах находятся пробки, прогнозируем время в пути для автомобилей и общественного транспорта.

Команда - это инженеры и специалисты по данным, которые вместе доводят исследовательские модели до надёжного продакшена.

Ищем сильного Python-инженера, который возьмёт на себя инженерное ядро ML-части: пайплайны обучения и инференса, реалтайм-сервинг моделей, работу с большими объёмами данных и оптимизацию по ресурсам.

Почему это интересно?

Настоящий highload. Каждый день мы обрабатываем миллиарды GPS-точек и предсказываем время в пути для миллионов маршрутов.

Реальные результаты. Плоды своей работы можно увидеть прямо в приложении 2ГИС: пробки, маршруты, предсказания времени прибытия транспорта.

Чем предстоит заниматься

• Проектировать, разрабатывать и поддерживать пайплайны обучения и реалтайм-инференса ML-моделей на Python.
• Проектировать и внедрять мониторинг для сервисов команды.
• Участвовать в архитектурных дискуссиях и проектировании ML-решений с ранних стадий, балансировать ML-качество и продакшен-ограничения.
• Работать с техдолгом на уровне архитектуры: упрощать систему, снижать связность, стандартизировать подходы.
• Проводить детальные code review.

Что важно для нас

Обязательно

• От 5 лет коммерческой разработки на Python, значимая часть - в продакшен-системах под реальной нагрузкой.
• Понимание ML-пайплайна: метрики, валидация, обучение/инференс.
• Опыт проектирования архитектуры ML-решений и вывода их в прод с соблюдением требований по латентности, памяти и пропускной способности.
• Уверенная работа с большими объёмами данных: батч- и стрим-обработка, оптимизация производительности и памяти, профилирование.
• Сильные основы: структуры данных, алгоритмы, вычислительная сложность.
• Опыт построения data/ML-пайплайнов, контейнеризация, CI/CD.
• Опыт работы с реляционными СУБД и Kubernetes.

Будет плюсом

• Опыт работы с ML-инфраструктурой: MLflow / ClearML / Model Registry, оркестраторы пайплайнов (Airflow / Prefect / Dagster).
• Опыт с очередями и стриминговой обработкой (Kafka).
• Опыт работы с Hadoop/Spark.
• Опыт работы с геоданными и/или задачами прогнозирования.
• Опыт разработки на C++.

Что мы предлагаем

• Сильная инженерная команда, где можно расти и обмениваться опытом.
• Реальное влияние на архитектуру и технические решения.
• Сложные инженерные задачи на стыке ML, больших данных и реального времени.
• Официальное трудоустройство и полностью белую заработную плату.