Python инженер (R&D, обработка данных)

Что предстоит делать

<p>Наш клиент — европейский deep-tech стартап, разрабатывающий радарные системы нового поколения для обнаружения и отслеживания небольших низколетящих дронов. Команда работает над радарной архитектурой, RF-аппаратным обеспечением, обработкой сигналов, встраиваемыми системами, AI и программным обеспечением для обработки данных. Инженеры обладают реальной ответственностью за технические решения и напрямую влияют на производительность системы и возможности продукта.</p><p>Это среда R&amp;D с практической работой для инженеров, которым нравится работать со сложными техническими данными, создавать надёжный программный инструментарий и превращать экспериментальные рабочие процессы в структурированные, переиспользуемые системы.</p><h3><strong>О роли:</strong></h3><p>Мы ищем <strong>Python-инженера с <nobr>3–5</nobr> годами практического опыта создания проектов на Python</strong>. Ваш фокус будет на проектировании и разработке структурированных Python-пайплайнов, используемых для обработки данных, анализа, экспериментов и визуализации.</p><p>Это не роль для того, кто в основном использовал Python для отдельных скриптов. Мы ищем инженера, который знает, как взять растущую коллекцию экспериментов и логику обработки и превратить её в чистую, поддерживаемую кодовую базу на Python с переиспользуемыми утилитами, библиотеками, классами и чётко определёнными пайплайнами.</p><p>Вы будете тесно работать с инженерами и исследователями, занимающимися обработкой сигналов, радарами и AI/ML, помогая им эффективно обрабатывать, исследовать и понимать сложные наборы данных.</p><h3><strong>Что вы будете делать:</strong></h3><ul><li><strong>Создавать Python-пайплайны</strong> — проектировать, реализовывать и поддерживать модульные пайплайны для загрузки, обработки, преобразования, анализа и экспорта технических данных.</li><li><strong>Структурировать Python-проекты</strong> — превращать экспериментальные скрипты и ноутбуки в поддерживаемые пакеты с чёткими модулями, утилитами, библиотеками и интерфейсами.</li><li><strong>Разрабатывать переиспользуемые компоненты</strong> — создавать внутренние утилиты и библиотеки, которые можно переиспользовать в экспериментах, наборах данных и инженерных рабочих процессах.</li><li><strong>Объектно-ориентированная разработка</strong> — проектировать и уверенно работать с классами Python, наследованием/композицией где это уместно, интерфейсами и переиспользуемыми абстракциями.</li><li><strong>Анализ данных и EDA</strong> — исследовать наборы данных, выявлять закономерности и аномалии, проверять предположения и помогать инженерам понимать, что происходит в данных.</li><li><strong>Визуализация данных</strong> — создавать понятные технические визуализации с использованием таких инструментов, как matplotlib, Plotly или аналогичных библиотек, для передачи результатов и поддержки инженерных решений.</li><li><strong>Работа с научным Python</strong> — использовать такие библиотеки, как NumPy, Pandas и SciPy, для обработки и анализа числовых данных и временных рядов.</li><li><strong>Повышать качество инженерии</strong> — рефакторить существующий код, уменьшать дублирование, вводить чёткие абстракции и помогать устанавливать хорошие практики в отношении поддерживаемости, тестирования и документации.</li><li><strong>Контейнеризировать рабочие процессы разработки</strong> — использовать Docker для создания воспроизводимых сред разработки и выполнения.</li><li><strong>Эффективно сотрудничать</strong> — комфортно работать в инженерном процессе с использованием Git для контроля версий, Jira для управления задачами и спринтами и Slack для повседневной командной коммуникации.</li><li><strong>Работать с командами R&amp;D</strong> — тесно сотрудничать с инженерами по обработке сигналов, радарам и AI/ML, чтобы переводить экспериментальные требования в надёжный Python-инструментарий и пайплайны.</li></ul><h3><strong>Что мы ищем:</strong></h3><ul><li><strong><nobr>3–5</nobr> лет профессионального опыта работы с Python</strong>, желательно в инженерных, научных, data-intensive или R&amp;D-проектах.</li><li>Сильные практические навыки Python — вы должны быть способны создавать полноценные проекты, а не только писать отдельные скрипты.</li><li>Сильное понимание того, как структурировать кодовую базу Python с использованием <strong>модулей, пакетов, утилит и переиспользуемых библиотек</strong>.</li><li>Способность проектировать и разрабатывать <strong>многоэтапные пайплайны обработки данных</strong> с чёткими входами, преобразованиями и выходами.</li><li>Сильное понимание <strong>объектно-ориентированного программирования в Python</strong> и уверенность в создании, расширении и работе с классами.</li><li>Опыт работы с числовыми или аналитическими данными с использованием таких библиотек, как <strong>NumPy, Pandas и/или SciPy</strong>.</li><li>Сильные <strong>навыки EDA</strong> — способность исследовать наборы данных, выявлять закономерности, аномалии и проблемы качества данных, а также сообщать о находках.</li><li>Опыт создания технических визуализаций с помощью <strong>matplotlib, Plotly или аналогичных инструментов</strong>.</li><li>Сильное практическое знание <strong>Git</strong>, включая ветки, pull requests, рабочие процессы слияния и совместное ревью кода.</li><li>Практический опыт работы с <strong>Docker</strong>, включая сборку и запуск контейнеров и использование контейнеризированных сред разработки.</li><li>Комфортная работа с <strong>Jira</strong> для отслеживания задач, планирования спринтов и инженерных рабочих процессов.</li><li>Комфортное использование <strong>Slack</strong> в качестве основного инструмента сотрудничества и коммуникации внутри инженерной команды.</li><li>Способность писать чёткий, читаемый и поддерживаемый Python-код продакшн-качества.</li><li>Комфортная работа в среде, где требования развиваются через эксперименты и инженерные открытия.</li><li>Сильные навыки решения проблем и способность работать независимо, сотрудничая с инженерами из разных технических дисциплин.</li></ul><h3><strong>Будет плюсом:</strong></h3><ul><li>Опыт работы над <strong>проектами в области Data Science или Machine Learning</strong>.</li><li>Знакомство с <strong>scikit-learn, PyTorch или аналогичными ML-библиотеками</strong>.</li><li>Опыт обработки больших числовых наборов данных, данных сенсоров, временных рядов или сигналов.</li><li>Опыт поддержки исследователей или ML-инженеров путём превращения ноутбуков и прототипов в переиспользуемое программное обеспечение.</li><li>Знакомство с тестированием Python-приложений с использованием таких инструментов, как <strong>pytest</strong>.</li><li>Опыт оптимизации производительности или векторизованной числовой обработки.</li><li>Предыдущий опыт в <strong>deep-tech, робототехнике, автономных системах, радарах, обработке сигналов или другой среде с интенсивным R&amp;D</strong>.</li></ul><h3><strong>Что мы предлагаем:</strong></h3><ul><li><strong>Влияние<br></strong>Создавайте Python-инфраструктуру, которую инженеры и исследователи используют для обработки, анализа и понимания реальных данных. Ваша работа напрямую улучшает то, как быстро команда может экспериментировать, проверять идеи и продвигать технологию вперёд.</li><li><strong>Инженерные задачи, которые стоит решать<br></strong>Работайте со сложными наборами данных и техническими проблемами, где чистая инженерия программного обеспечения напрямую влияет на скорость R&amp;D и производительность продукта.</li><li><strong>Команда, у которой вы будете учиться<br></strong>Тесно сотрудничайте с инженерами по обработке сигналов, AI/ML-инженерами, учёными и другими специалистами, работающими на стыке программного и аппаратного обеспечения.</li><li><strong>Ответственность и автономия<br></strong>Мы ищем того, кто может увидеть экспериментальный рабочий процесс на Python и мыслить за пределами непосредственного скрипта — как это должно быть структурировано, переиспользовано, протестировано и поддерживаться по мере роста системы? У вас будет автономия для улучшения архитектуры, внедрения лучших инженерных практик и создания инструментов, которые станут частью повседневного рабочего процесса команды.</li></ul> <div> <a href="https://jobs.dou.ua/companies/rnrs-solutions/vacancies/374516/#reply-btn-id">Откликнуться на вакансию</a> </div>