Если вы раньше входили через Google, сбросьте пароль для своей Gmail-почты через кнопку «Забыли пароль?» на экране входа. Затем войдите по email и новому паролю.
Если аккаунта ещё нет, зарегистрируйтесь с Gmail-почтой, после подтверждения почты мы предложим задать пароль.
Что нового
Загружаю обновления...
Что нового
Загружаю обновления...
Работа найдется быстрее с подпискойКандидат найдётся быстрее с подпиской
Чтобы адаптировать резюме под вакансию или составить сопроводительное письмо, загрузите резюме
описание
Semrush is a brand visibility platform that empowers marketers to command their online presence, unify SEO authority and AI visibility, and create measurable impact.
задачи
Build high-quality, scalable, maintainable Python services and data pipelines;
Collaborate with Data Scientists to build cutting-edge ML/AI systems;
Design and operate cost-effective data pipelines over PostgreSQL, BigQuery, ClickHouse, and GCS, including schema migrations and data quality checks;
Integrate and optimize LLM workloads end-to-end, including multi-provider routing, cost monitoring, fallbacks, and continuous evaluation;
Orchestrate workflows with Temporal and deploy on Kubernetes and GCP;
Own reliability and observability with Grafana, Prometheus, Sentry, and Langfuse;
Maintain CI/CD pipelines for automated and safe deployments;
Drive code quality through clean code, testing, pair programming, code reviews, and knowledge sharing.
требования
Bring 5+ years of strong software engineering fundamentals with clean code and solid testing practices;
Demonstrate strong Python development skills;
Bring experience with Docker;
Feel comfortable with CI/CD pipelines and deployment or infrastructure management;
Show motivation to grow both personally and professionally;
Nice to have: Kubernetes, data engineering experience building scalable and cost-effective pipelines, excitement to work in a fast-paced environment and collaborate with Data Scientists to build innovative ML/AI systems, solid knowledge of SQL with maintaining relational databases.