RussiaNapoleon IT
Middle Python Developer
2 дн. назад
RussiaMiddle
pythondjangofastapiapache kafkapostgresqletldockerkubernetes
Ищем Python разработчика для проекта по созданию высоконагруженной системы автоматического управления пополнением товарных запасов с использованием микросервисной архитектуры и технологий LLM и Generative AI.
О компании
- Napoleon IT — это более 250 сотрудников, 3 офиса в России, 3 направления развития: заказная разработка, outstaffing, собственные продукты.
- Компания развивает решения на основе искусственного интеллекта, включая технологии LLM и Generative AI, мультиагентные системы и платформенные решения для брендов, ритейла и маркетплейсов.
О продукте
- Проект представляет собой создание высоконагруженной системы автоматического управления пополнением товарных запасов.
- Система рассчитывает рекомендации по формированию заказов поставщикам с учетом логистики, складских остатков, спроса и других бизнес-ограничений.
- Реализуется на микросервисной архитектуре.
Обязанности
- Разработка и поддержка высоконагруженных микросервисов.
- Интеграция с Kafka для обработки потоков данных.
- Проектирование Event Sourcing и CQRS паттернов.
- Разработка API для межсервисного взаимодействия.
- Настройка мониторинга и алертинга сервисов.
- Code review.
Требования
- Опыт работы с Python от 5 лет.
- Опыт разработки REST API с Django / FastAPI.
- Опыт проектирования и поддержки микросервисной архитектуры.
- Продакшн опыт работы с Apache Kafka producers/consumers.
- Проектирование схем и оптимизация запросов в PostgreSQL.
- Опыт работы с ETL процессами.
- Контейнеризация и оркестрация с Docker / Kubernetes.
- Опыт работы с базами данных PostgreSQL, ClickHouse.
- Знание event-driven архитектуры и паттернов работы с событиями.
- Опыт интеграции через API Gateway.
- Мониторинг: Prometheus, Grafana или аналоги.
- Опыт использования Git, CI/CD и DevOps практик.
Будет плюсом
- Знание gRPC для межсервисного взаимодействия.
- Опыт работы с ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana).
- Опыт использования Redis Cluster для высокодоступного кэширования.
- Знание Domain-Driven Design (DDD).
- Опыт performance tuning Python приложений.
Как откликнуться
- Первый этап — короткое интервью на ИИ-платформе BRaiN HR, которое занимает до 30 минут.
- Интервью можно пройти в любое время без ожидания звонка рекрутера.
- Ответы видят рекрутер и нанимающий руководитель.