Кто мы и чем занимаемся

Контур — разработчик веб-сервисов для бизнеса и бухгалтерии. Мы федеральная компания с 30-летней историей. Очень требовательно относимся к деталям и знаем все нюансы бизнеса, благодаря чему предлагаем клиентам удобный сервис. Такой, каким бы хотели пользоваться сами.

В Контуре много интересных инженерных задач и технических вызовов для IT-специалиста: у нас высокая нагрузка и требования к надежности сервисов, а также немало алгоритмических задач.

В Контуре самые разные команды разработки: большие и маленькие, продуктовые и инфраструктурные, стартапы, которые только начинают путь. В каждой команде свои технологии и процессы.

Про команду

Отдел Data Science делится на направления: прикладные направления (например, оптимизация техподдержки и товарные сервисы), лаборатории (например, лаборатория речевых технологий) и инфраструктуры.

Чтобы помочь прикладным направлениям и лабораториям эффективнее справляться с Data Science задачами, мы создаем инструменты, оптимизирующие разные этапы решения этих задач:

• загрузка данных из WEB: crawling, новости,

• разметка данных с помощью асессоров или своими силами,

• сбор данных из разных внутренних источников,

• процесс проведения исследований и их воспроизведение,

• деплой моделей машинного обучения в продакшн.

За все время работы мы выросли с трех человек до 50, разбились на небольшие подкоманды.

Сейчас мы в поисках Python-разработчика в команду инфраструктуры Data Science. В составе уже три backend-разработчика, два frontend-разработчика, два тестировщика.

Технологии команды: Python, Aiohttp, Docker, Kubernetes, Kafka, MongoDB.

Про задачи

Ищем человека, который будет заниматься развитием проектов на Python:

• хранение и анализ датасетов, моделей и метрик машинного обучения,

• автоматизация процесса переобучения моделей,

• AutoML,

• деплой моделей в продакшн.

Сейчас часть модулей проекта уже реализована, активно используется и приносит пользу прикладным командам. Однако очень много крутых фичей еще предстоит реализовать, чтобы сделать процесс решения Data Science задач прозрачным, предсказуемым, воспроизводимым и эффективным.

Задач ML не будет, поэтому, опыта с ML не требуется. Понимание, необходимое для контекста, придет само со временем =)

Мы ожидаем от кандидата

• Хорошее понимание микросервисной архитектуры и умение проектировать распределенные системы.

• Опыта разработки на Python от трех лет и владение современными фреймворками.

• Опыта работы с docker, k8s, GitLab CI.

Будет плюсом

Опыт работы над open source проектами.

Что мы предлагаем

• При необходимости удаленный формат работы.

• Классный офис с зонами отдыха и кухнями, где, кроме печенья, сладостей и кофе, можно найти сезонные фрукты, овощи, орешки и каши для полезного перекуса.

• Уровень зарплаты зависит от твоих технических знаний и навыков. Пересмотр з/п два раза в год.

• Гибкие рабочие часы (нам важна выполненная задача, а не работа с 9:00 до 18:00).

• У нас отличная среда для обмена знаниями. Хочешь делиться в блоге на Хабре — с текстом статьи помогут наши деврелы. Хочешь выступать на крупных конференциях — поможем попасть и подготовиться. Также организуем митапы сами: от тебя инициатива и экспертность, от нас — вся организация ивента. А еще мы поддерживаем участие в опенсорсе.

• Большое количество внутренних активностей: техническая конференция КонфУР, летучки и обмен опытом между командами, библиотека и корпуниверситет. Дизайн-ревью с экспертами в разных технологиях и специалистами с хорошим опытом проектирования. Всегда есть, с кем посоветоваться.

• Максимум горизонтальных связей в коллективе, чтобы быстрее договариваться и решать рабочие задачи. А еще у нас есть инженерный совет. Он придумывает и реализует проекты, которые улучшают жизнь инженеров в компании.

• Корпоративная соцсеть, где можно решить любой рабочий и бытовой вопрос. Найти единомышленников по pet-проекту и обсудить идею стартапа. За полдня сдать квартиру, отыскать лучшего врача в своем городе, продать сноуборд или раздобыть Гарри Поттера в росмэновском переводе.