Python junior — работа в Москве
Найдено 2 вакансий🔔 Получать новые вакансии на почту«Python junior · Москва» — пришлём свежие вакансии по этому запросу
Популярные профессии
С
Junior DevOps Engineer
Команда DevOps, направление RnD ML. Мы обеспечиваем инфраструктуру и эксплуатацию для исследовательских и продуктовых ML-сервисов: Kubernetes-кластеры, CI/CD в GitLab, публикация сервисов, мониторинг и логирование, GPU-нодпулы и инференс моделей. Что предлагаем: * Понятный план развития * Реальные p…
Команда DevOps, направление RnD ML.
Мы обеспечиваем инфраструктуру и эксплуатацию для исследовательских и продуктовых ML-сервисов: Kubernetes-кластеры, CI/CD в GitLab, публикация сервисов, мониторинг и логирование, GPU-нодпулы и инференс моделей.
Что предлагаем:
* Понятный план развития
* Реальные production-задачи, а не тестовый контур: команда обслуживает инфраструктуру, на которой работают исследовательские и продуктовые ML-сервисы
* Широкий стек: k8s, GitLab CI, наблюдаемость, сети, ML-платформа — можно попробовать разное и выбрать специализацию
Обязанности
* Поддерживать и дорабатывать пайплайны CI/CD в GitLab по существующим шаблонам команды.
* Разворачивать и обновлять сервисы в Kubernetes (Helm, манифесты), помогать с публикацией сервисов.
* Подключать сервисы к мониторингу и логированию (Prometheus/Grafana, Vector → Elasticsearch), заводить дашборды и алерты.
* Обрабатывать типовые обращения от смежных команд: доступы, квоты, диагностика «не поднимается / не пишет логи / отвалился деплой»
* Писать и актуализировать инструкции в Confluence по итогам своих задач — это обязательная часть работы, а не «если останется время»
* Постепенно брать задачи из бэклога Jira самостоятельно, с разбором результата вместе с ментором.
Требования
* Linux на уровне уверенного пользователя: процессы, сеть, права, systemd, чтение логов
* Базовое понимание Docker и Kubernetes: чем pod отличается от deployment, зачем нужен service, как посмотреть, почему контейнер упал
* Git и понимание, что такое пайплайн CI/CD (опыт с GitLab CI — плюс)
* Скрипты на Bash и/или Python на уровне «автоматизировать рутину»
* Понимание HTTP, DNS, TLS на базовом уровне
Будет плюсом:
* Terraform / Ansible, Helm
* Опыт с ELK / Grafana Stack
* Понимание специфики ML-инфраструктуры: GPU, очереди задач, инференс моделей
Условия
* комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
* гибридный формат работы
* ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия
* корпоративный спортзал и зоны отдыха
* система обучения для профессионального и карьерного развития
* расширенный полис ДМС с первого дня работы и страхование для семьи
* программа ипотеки для сотрудников
* подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
* вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.
Мы обеспечиваем инфраструктуру и эксплуатацию для исследовательских и продуктовых ML-сервисов: Kubernetes-кластеры, CI/CD в GitLab, публикация сервисов, мониторинг и логирование, GPU-нодпулы и инференс моделей.
Что предлагаем:
* Понятный план развития
* Реальные production-задачи, а не тестовый контур: команда обслуживает инфраструктуру, на которой работают исследовательские и продуктовые ML-сервисы
* Широкий стек: k8s, GitLab CI, наблюдаемость, сети, ML-платформа — можно попробовать разное и выбрать специализацию
Обязанности
* Поддерживать и дорабатывать пайплайны CI/CD в GitLab по существующим шаблонам команды.
* Разворачивать и обновлять сервисы в Kubernetes (Helm, манифесты), помогать с публикацией сервисов.
* Подключать сервисы к мониторингу и логированию (Prometheus/Grafana, Vector → Elasticsearch), заводить дашборды и алерты.
* Обрабатывать типовые обращения от смежных команд: доступы, квоты, диагностика «не поднимается / не пишет логи / отвалился деплой»
* Писать и актуализировать инструкции в Confluence по итогам своих задач — это обязательная часть работы, а не «если останется время»
* Постепенно брать задачи из бэклога Jira самостоятельно, с разбором результата вместе с ментором.
Требования
* Linux на уровне уверенного пользователя: процессы, сеть, права, systemd, чтение логов
* Базовое понимание Docker и Kubernetes: чем pod отличается от deployment, зачем нужен service, как посмотреть, почему контейнер упал
* Git и понимание, что такое пайплайн CI/CD (опыт с GitLab CI — плюс)
* Скрипты на Bash и/или Python на уровне «автоматизировать рутину»
* Понимание HTTP, DNS, TLS на базовом уровне
Будет плюсом:
* Terraform / Ansible, Helm
* Опыт с ELK / Grafana Stack
* Понимание специфики ML-инфраструктуры: GPU, очереди задач, инференс моделей
Условия
* комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
* гибридный формат работы
* ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия
* корпоративный спортзал и зоны отдыха
* система обучения для профессионального и карьерного развития
* расширенный полис ДМС с первого дня работы и страхование для семьи
* программа ипотеки для сотрудников
* подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
* вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.
С
Junior Python (стажер)
Для нас важно познакомиться с вами как можно скорее, поэтому мы рассматриваем в ускоренном порядке отклики кандидатов, прошедших этап общения с AI-рекрутером. Это помогает нам быстрее дать обратную связь и не заставлять вас ждать. Первый этап отбора на эту вакансию – общение с AI-рекрутером. После о…
Для нас важно познакомиться с вами как можно скорее, поэтому мы рассматриваем в ускоренном порядке отклики кандидатов, прошедших этап общения с AI-рекрутером. Это помогает нам быстрее дать обратную связь и не заставлять вас ждать.
Первый этап отбора на эту вакансию – общение с AI-рекрутером. После отклика вам на почту придет приглашение пройти первичное интервью с ГигаРекрутером в Telegram. Диалог займёт примерно 10 минут. Его задача — уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры.
ГигаРекрутер только начинает свой путь, поэтому просим относиться с пониманием. Ваш опыт и участие помогут сделать его удобным и полезным!
Обязанности
* разработка и поддержка Python-скриптов и микросервисов для интеграции AI-инструментов в банковские процессы
* исследование и пилотирование AI-платформ (OpenClaw, Claude Code, LangChain и аналоги) для автоматизации задач разработки и бизнес-процессов
* участие в проектировании бэкенд-компонентов для взаимодействия с LLM (совместно с командой)
* проведение экспериментов: тестирование гипотез, сравнение моделей и инструментов
* документирование результатов исследований и подготовка рекомендаций
* участие в Code Review
* работа в Agile-команде: участие в стендапах, спринтах и ретроспективах.
Требования
* базовое знание Python (ООП, структуры данных, модули)
* понимание Git (коммиты, ветки, PR)
* основы SOLID и паттернов проектирования
* знакомство с FastAPI (учебные проекты) и pytest
* понимание SQL (простые запросы) и принципов БД
* общее представление о CI/CD (Jenkins) и сетевых протоколах
* понимание принципов работы LLM (на уровне концепций), опыт использования AI‑CLI (Claude Code, Codex и др. — достаточно пробовал)
Будет плюсом:
* пет‑проекты на FastAPI / асинхронном Python
* знакомство с Jira/Bitbucket API
* опыт написания тестов (unit/integration)
* базовые навыки работы с Docker/Linux
Условия
* стажировка 3 месяца с возможностью продления или перехода в штат
* комфортный современный офис на м. Кутузовская
* формат работы: офис
* корпоративный спортзал и зоны отдыха
* более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
* ДМС с 1 дня
* подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
* вознаграждение за рекомендации друзей в команду Сбера.
Первый этап отбора на эту вакансию – общение с AI-рекрутером. После отклика вам на почту придет приглашение пройти первичное интервью с ГигаРекрутером в Telegram. Диалог займёт примерно 10 минут. Его задача — уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры.
ГигаРекрутер только начинает свой путь, поэтому просим относиться с пониманием. Ваш опыт и участие помогут сделать его удобным и полезным!
Обязанности
* разработка и поддержка Python-скриптов и микросервисов для интеграции AI-инструментов в банковские процессы
* исследование и пилотирование AI-платформ (OpenClaw, Claude Code, LangChain и аналоги) для автоматизации задач разработки и бизнес-процессов
* участие в проектировании бэкенд-компонентов для взаимодействия с LLM (совместно с командой)
* проведение экспериментов: тестирование гипотез, сравнение моделей и инструментов
* документирование результатов исследований и подготовка рекомендаций
* участие в Code Review
* работа в Agile-команде: участие в стендапах, спринтах и ретроспективах.
Требования
* базовое знание Python (ООП, структуры данных, модули)
* понимание Git (коммиты, ветки, PR)
* основы SOLID и паттернов проектирования
* знакомство с FastAPI (учебные проекты) и pytest
* понимание SQL (простые запросы) и принципов БД
* общее представление о CI/CD (Jenkins) и сетевых протоколах
* понимание принципов работы LLM (на уровне концепций), опыт использования AI‑CLI (Claude Code, Codex и др. — достаточно пробовал)
Будет плюсом:
* пет‑проекты на FastAPI / асинхронном Python
* знакомство с Jira/Bitbucket API
* опыт написания тестов (unit/integration)
* базовые навыки работы с Docker/Linux
Условия
* стажировка 3 месяца с возможностью продления или перехода в штат
* комфортный современный офис на м. Кутузовская
* формат работы: офис
* корпоративный спортзал и зоны отдыха
* более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
* ДМС с 1 дня
* подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
* вознаграждение за рекомендации друзей в команду Сбера.