Python programátor – vývojář doporučování a ML klasifikátorů

Seznam.cz

Job Location:

Monthly Salary: Not Disclosed

Posted on: Yesterday

Vacancies: 1 Vacancy

jednoduché klasifikátory a signály z chování uživatelů a komentářů
doporučovací logiku (personalizace trendy relevance)
podobnost obsahu/uživatelů včetně práce s vektory a jejich vyhledáváním
integraci velkých jazykových modelů do reálného provozu.
Píšeme v Pythonu 3 používáme FastAPI Flask Strawberry nebo SQLAlchemy.
Využíváme Git. Nad každou provedenou změnou v kódu se automaticky spustí testy zabalí se do docker kontejneru a nasadí se do Kubernetes.
Provozujeme SCRUM a nezapomínáme na Code review.
Pracujeme v menších vývojových týmech o cca pěti až osmi vývojářích. S ostatními týmy v naší divizi sdílíme technologický základ takže si rádi pomáháme a předáváme znalosti.
Jsme u celého procesu vývoje od nápadu přes návrh architektury až po samotnou implementaci v námi zvolených technologiích.

má zkušenost s backendem v Pythonu
má znalost asynchronního programování a umí navrhovat věci tak aby fungovaly i ve velkém provozu
přemýšlí o výkonu latenci cachování a škálování (aplikace i databáze)
nám pomůže vylepšit a dále rozvíjet náš doporučovací algoritmus konkrétně:
- ví co je kolaborativní filtrování podobnost uživatelů/obsahu případně ranking
- řešil nebo chce řešit vyhledávání podobných vektorů / embeddingy / NN
má chuť podílet se na vývoji sociálních prvků Seznamu
rád pracuje v týmu zajímá se o nové trendy učí se novým věcem a sdílí svoje know-how s ostatními
nebojí se řešit zajímavé problémy a přemýšlí nad nimi.

Zkušenost s distribuovanou architekturou a Kafkou.
Zabýval(a) jste se performance optimalizacemi aplikace či databáze.
V minulosti jste již pracoval(a) na doporučovacích algoritmech.
Hlubší znalosti databází:
- Elasticsearch (fulltext / relevance / agregace / vektorové hledání)
- Redis (cache / pipeliny / sorted sety / optimalizace)
- PostgreSQL (optimalizace dotazů komplexní práce s daty).

jednoduché klasifikátory a signály z chování uživatelů a komentářů
doporučovací logiku (personalizace trendy relevance)
podobnost obsahu/uživatelů včetně práce s vektory a jejich vyhledáváním
integraci velkých jazykových modelů do reálného provozu.
Píšeme v Pythonu 3 používáme FastAPI Flask Strawberry nebo SQLAlchemy.
Využíváme Git. Nad každou provedenou změnou v kódu se automaticky spustí testy zabalí se do docker kontejneru a nasadí se do Kubernetes.
Provozujeme SCRUM a nezapomínáme na Code review.
Pracujeme v menších vývojových týmech o cca pěti až osmi vývojářích. S ostatními týmy v naší divizi sdílíme technologický základ takže si rádi pomáháme a předáváme znalosti.
Jsme u celého procesu vývoje od nápadu přes návrh architektury až po samotnou implementaci v námi zvolených technologiích.

má zkušenost s backendem v Pythonu
má znalost asynchronního programování a umí navrhovat věci tak aby fungovaly i ve velkém provozu
přemýšlí o výkonu latenci cachování a škálování (aplikace i databáze)
nám pomůže vylepšit a dále rozvíjet náš doporučovací algoritmus konkrétně:
- ví co je kolaborativní filtrování podobnost uživatelů/obsahu případně ranking
- řešil nebo chce řešit vyhledávání podobných vektorů / embeddingy / NN
má chuť podílet se na vývoji sociálních prvků Seznamu
rád pracuje v týmu zajímá se o nové trendy učí se novým věcem a sdílí svoje know-how s ostatními
nebojí se řešit zajímavé problémy a přemýšlí nad nimi.

Zkušenost s distribuovanou architekturou a Kafkou.
Zabýval(a) jste se performance optimalizacemi aplikace či databáze.
V minulosti jste již pracoval(a) na doporučovacích algoritmech.
Hlubší znalosti databází:
- Elasticsearch (fulltext / relevance / agregace / vektorové hledání)
- Redis (cache / pipeliny / sorted sety / optimalizace)
- PostgreSQL (optimalizace dotazů komplexní práce s daty).