Middle Python Engineer / Backend Developer

Middle Python Engineer / Backend Developer

«Создавай backend для одного из самых умных realtime?подсказчиков на рынке — мощного покер?аналитика на Python + LLM.»

Удалённо | Full-time | 100-300k грн

Кто мы:
Продуктовая IT-команда из 50+ человек.
Уже 5 лет создаём один из самых точных и быстрых покерных аналитических инструментов — Real Time Advisor на базе локальной LLM.

Продукт работает, растёт и помогает игрокам принимать решения быстрее и умнее.
«Наш софт ежедневно обрабатывает сотни тысяч игровых ситуаций и выдаёт подсказки в реальном времени, не подгружая сервер или пользователя.»

Теперь нам нужен сильный Python-разработчик, который поможет сделать систему ещё умнее, а код — ещё изящнее.

Звучит сложно? Да, так и есть. Именно поэтому это так интересно. 

Что делаем:
Пишем backend для софта, который анализирует игровые ситуации и даёт рекомендации в реальном времени.
Никакой магии — только Python, алгоритмы, математика и AI-волшебство.

«Стек: Python 3.10+, FastAPI, NumPy, pandas, локальная LLM, немного Node.js и API?магии.»


Ищем Middle+ Python-разработчика, который:

 Реально писал код в production, а не только туториалы смотрел
 Знает Python не на уровне "я скрипт написал однажды"
 Понимает алгоритмы и структуры данных (а ещё лучше — умеет их оптимизировать)
 Работал с базами данных, не боится NumPy/pandas
 Бонусом: Node.js, опыт highload или AI/ML-проектов

В покере разбираться не нужно. Даже если не знаешь разницу между флопом и ривером — научим всему за пару недель. Серьёзно.

Интересные технические задачи:

 Оптимизация вычислений в реальном времени — обрабатывать миллионы комбинаций и выдавать результат за миллисекунды. Мы любим, когда код летает, а не ползает
 Архитектура для работы с локальной LLM — интеграция, fine-tuning и оптимизация AI-модели без лагов
 Алгоритмы стратегического анализа — разработка функций для расчёта оптимальных решений на основе входных данных (рейнджи, стратегии, big data)
 Работа с большими объёмами данных — агрегация миллионов строк логов, поиск паттернов, метрики с умным управлением памятью

Чем будешь заниматься:

• Писать и оптимизировать backend-логику для real-time вычислений
• Работать с AI/LLM-моделями в продакшене (интеграция, тюнинг, тесты)
• Проектировать архитектуру для обработки больших объёмов данных и математических моделей
• Code review, рефакторинг, оптимизация — чтобы всё летало даже под нагрузкой
• Работать в связке с опытным senior-разработчиком (есть у кого учиться!)

«Каждое улучшение кода здесь прямо влияет на точность подсказок и скорость продукта.»


Что предлагаем:

Деньги:
• Испытательный срок 2 месяца — 50.000 грн (фокус на онбординге и погружении в проект)
• После — 100.000 грн база + % от KPI
• Реальный доход: 200-300k грн (не обещания, а практика)

Указаны реальные цифры, а не “возможный доход до…

Условия:
• Полная удалёнка (работай хоть с Бали )
• Трудовой договор (всё по-взрослому)
• ~40-50 часов/неделю (иногда больше в горячие периоды, но это редкость)
• Долгосрочная позиция — проекту 5 лет, и мы только вошли во вкус

«Работаем через Git, ClickUp, Slack. Чёткие процессы без бюрократии.»


Плюшки:
• Работаешь над продуктом, которым реально пользуются тысячи людей
• Сложные технические задачи — скучно точно не будет
• Карьерный рост и обучение от senior-разработчика
• Команда адекватных профи (без токсичности и бюрократии)


Tech Stack:
Python 3.x, Node.js, NumPy/pandas, PostgreSQL/MongoDB (?), Docker (?), локальная LLM
[Уточните недостающие технологии]


"Ты нам подходишь, если...":

«Не ждёшь, пока тебе скажут, что именно сделать — сам ищешь оптимальное решение. Любишь решать головоломки кодом, не боишься сложных задач и хочешь работать над продуктом, а не клепать очередной CRUD»


Как попасть к нам:

 Отправляешь отклик 
 Созваниваемся, знакомимся, обсуждаем опыт
 Даём небольшое практическое задание из реальной практики — посмотреть, как ты мыслишь
 Техническое интервью (логические задачки, обсуждение архитектуры)
 Оффер и старт!
«Обычно весь процесс занимает не больше недели — тянуть время напрасная потеря смысла»

Важно:
Мы ценим, когда люди умеют пользоваться ChatGPT и AI-инструментами — это не читерство, а навык современного разработчика.
Но на собеседовании придётся показать, что голова работает без подсказок 


FAQ-секция:
Можно ли работать part-time? (Нет, только full-time)
Есть ли офис? (Нет, полная удалёнка)
Требуется ли релокация? (Нет)


«Если тебе хочется писать умный код, а не отчёты, — просто откликайся.»


Технические вызовы, которые ждут тебя:

 Оптимизация и ускорение вычислений стратегий для real?time анализа (код должен летать, не ползать);
 Разработка и fine?tuning локальной LLM, интеграция модели в backend без лагов;
 Работа с большими массивами данных — анализ, хранение и вычисления с минимальными затратами памяти и максимальной точностью.
 И да, если ты кайфуешь от того, что твой код реально влияет на скорость принятия решений — тебе сюда.


Теги: #Python #Backend  #Middle #Remote #AI #LLM

---

Уточнения для Дмитрия:
Проверить стек технический и откорректирует на правильный
В целом пусть не стесняется, критикует каждый пункт, всё подправлю


---


####  Примеры технических челленджей (для тестового/собеседования)

Оптимизация вычисления рейнджей
Дано множество входных комбинаций (рейнджей) и стратегия – написать функцию, которая для каждой позиции возвращает оптимизированный набор действий. Упор – на скорость и лаконичность решения.
Анализ больших массивов данных решений
Получить и агрегировать миллион строк логов принятия решений. Оценить распределения и вычислить ключевые метрики с минимальным потреблением памяти.
Реализация мини?модуля предсказания в реальном времени
На вход – поток данных (например, состояние игры), на выход – рекомендованное действие. Важно: реакция в миллисекундах и грамотная архитектура кода.