О компании
Kolesa Group — международная IT-компания, строим классифайды для миллионов пользователей.
Наши продукты — kolesa.kz | krisha.kz | avtoelon.uz — помогают людям и бизнесам продавать и покупать авто, недвижимость, товары и услуги.
Культура экспериментов, командный дух, технологии, постоянное развитие и желание достичь крутых результатов — отличительные черты Kolesa Team.
О вакансии
Наибольшая часть работы: классическая разработка и поддержка сервисов, межсервисные взаимодействия, работа с базами данных, S3 хранилищами и другими инфраструктурными инструментами.
Сверху погрузим в контекст MLOps, GPU и всего, что необходимо в работе — главное, чтобы был опыт работы с Python или Go на уровне middle+ и желание погружаться в новую сферу. Разработка ведется на Python и Go — столкнуться придется с обоими языками.
Стек технологий
•Python
•Docker
•Elasticsearch
•Linux
•API
•Go
•Kubernetes
•CUDA
•PyTorch
•MongoDB
•Redis
•Backend
•SQL
•CI/CD
Тебе предстоит
•Написание и поддержка сервисов и утилит для ML команды
•Поддержка автоматизации генерации сервисов и деплоя для ML моделей
•Разработка и поддержание инфраструктуры разметки данных
•Оптимизация потребляемых ресурсов GPU сервисами
•Автоматизация и систематизация этапов работы над ML моделями, кроме тренировки (сбор данных, разметка, post-production мониторинг)
•Разработка и поддержка сервисов связанных с LLM
•Внедрение инструментов для снижения TTM релизов ML сервисов
Мы ждем от тебя
•Опыт работы с Python или Go
•Опыт работы Linux
•Опыт работы с реляционными и NoSQL базами данных (в основном используем: mongo, postgresql, mysql)
•Опыт работы с git и системами сборки и деплоя (GitLab CI/CD, GitHub Actions)
•Опыт работы с контейнеризацией (Docker, containerd)
•Умение давать оценку сроков выполнения задач и соблюдать их, вовремя сигнализировать о проблемах
•Написание и поддержка тестов
•Умение находить, решать и предотвращать проблемы с помощью мониторинга, логирования, сбора и анализа метрик
•Понимание сервисной архитектуры, подходов к межсерверному взаимодействию
Будет преимуществом
•Опыт работы с Kubernetes
•Опыт работы с RedPanda/Kafka
•Опыт работы с PyTorch, CUDA
•Опыт проектирования систем интегрированных с LLM
•Понимание основ Data Science/Machine Learning
Этапы отбора
1.Интервью с HR — расскажем о компании и позиции, ты поделись предыдущим опытом работы и достижениями (5–10 минут, телефон)
2.Интервью с тимлидом — HR вместе с тимлидом проверят нужные навыки и оценят кандидата по грейдам компании (60 минут, Google Meet, офлайн)
3.Финальное интервью — оценим, насколько мы друг другу подходим по культуре, расскажем о команде и процессах внутри компании (60 минут, Google Meet, офлайн)
На собеседовании оцениваются: 50% hard skills, 50% soft skills.
Условия работы
•Соцпакет на выбор: здоровье, образование, билеты и т.д.
•Прозрачный рост: грейды, индивидуальные планы развития
•Программа релокации: помогаем иногородним сотрудникам в переезде
•Обучение: участие в митапах, конференциях и тренингах
•Корпоративная культура и тематические мероприятия
•Обмен знаниями: программа менторства, внутренние курсы, комьюнити по интересам
•Гибридный формат: сочетай работу из офиса с удалёнкой
•Пополнение личного кабинета на сайтах Kolesa.kz и Krisha.kz
•Скидки на фитнес, языковые курсы, медицинские услуги и пр.
