Python разработчик (Backend)

Мы занимаемся разработкой сервисов, обеспечивающих процесс автоматизированной медицинской диагностики. В нашу команду мы ищем разработчика с опытом Backend разработки на Python.

Задачи, которые предстоит решать:

• "заносить" новые функциональности в имеющуюся кодовую базу;
• написание юнит и интеграционных тестов;
• участвовать в процессе деплоя, выполнять миграции, отслеживать работу сервисов;
• поддерживать версии зависимостей в актуальном состоянии.

Приветствуется наличие и готовность показать код ранее выполненных проектов.

Требования:

• опыт промышленной разработки backend приложений на Python не менее года;
• знание фреймворков FastApi, Django, SQLAlchemy;
• опыт работы с брокерами сообщений (RabbitMQ, Redis Streams);
• опыт работы с Docker, docker-compose, Nginx, Traefik;
• опыт работы с системами мониторинга и логирования: Prometheus, Grafana.

Со своей стороны, предлагаем:

• рабочее место с производительным ПК.
• Оформление по ТК РФ.
• Офис в центре города в 5 мин. от м. Геологическая, в БЦ “Небо”.

Уровень ЗП оговаривается с каждым кандидатом индивидуально.

О компании

Наша компания занимается развитием информационных систем в области анализа и компьютерной обработки медицинских данных (КТ, МРТ, ПЭТ). При содействии профильных медицинских учреждений в рамках экспертного сотрудничества решаются актуальные проблемы в области медицинской диагностики. Проводятся научно-исследовательские работы.

Наша компания занимается:

• разработкой программного обеспечения, направленного на обработку и анализ результатов медицинской визуализации и иных данных, а также на автоматизацию процессов в области медицины;
• научно-исследовательской деятельностью;
• решением прикладных медицинских задач, совместно с профильными специалистами.

Мы работаем над развитием экосистемы решений, включая: desktop приложения для работы с медицинскими изображениями и 3D графикой; web-технологии для обеспечения доступа к данным и выполнение их трансфера между пользователями; технологии компьютерного зрения в том числе с использованием machine learning при работе с медицинскими изображениями.