Город: Москва
Занятость: Полная, 5/2
Опыт работы: От 1 года до 3 лет
Медицинская информационная система, которая автоматизирует ключевые процессы ветеринарных клиник: ведение электронных медицинских карт, управление приёмами и расписанием, хранение истории диагностики и лечения, работу с лабораторными данными, а также взаимодействие между врачами, администраторами и владельцами животных.
Интегрированные AI-инструменты помогают ветеринарным врачам анализировать и структурировать медицинскую информацию, работать с результатами приёма, готовить документацию и быстрее принимать обоснованные клинические решения.
Основные задачи
Разрабатывать и поддерживать backend-сервисы и REST API на Python (FastAPI).
Проектировать компоненты системы, API-контракты, модели данных и взаимодействие между сервисами.
Разрабатывать интеграции с AI-компонентами, внутренними сервисами и внешними API.
Проектировать асинхронные и событийно-ориентированные процессы с использованием Kafka.
Работать с PostgreSQL: проектировать схемы данных, писать и оптимизировать запросы и обеспечивать целостность данных.
Создавать и поддерживать миграции базы данных с помощью Alembic.
Писать unit-, integration- и API-тесты для критически важного функционала.
Улучшать производительность, отказоустойчивость и масштабируемость сервисов.
Диагностировать и устранять проблемы на основе логов, метрик и трассировок.
Проводить code review и участвовать в принятии архитектурных решений.
Оценивать технические риски и декомпозировать сложные задачи.
Поддерживать технические стандарты команды и нести ответственность за качество реализованных решений.
Требования
От 3 лет коммерческого опыта в backend-разработке на Python.
Уверенное знание Python, стандартной библиотеки и системы типов.
Практический опыт разработки production-сервисов на FastAPI.
Понимание безопасности API: OAuth 2.0, JWT, RBAC и управление секретами.
Глубокое понимание асинхронного Python: async/await.
Понимание принципов REST, HTTP и клиент-серверной архитектуры.
Опыт проектирования стабильных API-контрактов и версионирования API.
Практический опыт работы с Kafka.
Понимание consumer groups, partitioning, offsets, порядка обработки и повторной доставки сообщений.
Уверенный опыт работы с PostgreSQL и SQL.
Практический опыт работы с SQLAlchemy и Alembic.
Опыт написания unit- и integration-тестов с использованием pytest.
Опыт работы с Git, Docker и Linux.
Понимание принципов чистого кода и разделения ответственности.
Умение проектировать понятный, поддерживаемый и тестируемый код.
Понимание подходов к обработке ошибок, логированию и мониторингу.
Самостоятельность, ответственность за результат и способность аргументированно обсуждать технические решения.
Будет преимуществом
Опыт проектирования и развития сложных систем.
Опыт интеграции AI/ML-сервисов в production-системы.
Понимание принципов защиты персональных и медицинских данных.
Опыт работы с Kubernetes и облачными платформами.
Опыт построения и поддержки CI/CD-процессов.
Опыт работы с Prometheus, Grafana, Loki, Sentry или аналогичными инструментами.
Формат работы
Полный/частичный день, удалёнка с обязательными слотами коммуникации.
Адрес: Москва, Большая Серпуховская улица, 62к2
Похожие вакансии