О проекте
Мы создаем платформу компьютерного зрения для розничной торговли, которая объединяет IP-камеры, потоковое видео в реальном времени, AI-инференс и аналитику в реальном времени. Платформа обрабатывает живые видеопотоки из нескольких магазинов, запускает аналитику лиц и посетителей через GPU-инференс, и предоставляет масштабируемые event-driven бэкенд-сервисы для высоконагруженных multi-site развертываний.
Технологический стек
Python, FastAPI, Go, Kafka, Docker, Docker Compose, PostgreSQL, pgvector, Redis, MinIO, MediaMTX, Triton Inference Server, NVIDIA GPU Infrastructure.
Обязанности
- Разрабатывать, поддерживать и оптимизировать бэкенд-сервисы на Python и FastAPI.
- Проектировать и улучшать бэкенд-сервисы для multi-store систем с высокой конкурентностью и работой в реальном времени.
- Поддерживать и улучшать event-driven пайплайны с использованием Kafka и Go-воркеров.
- Интегрировать и устранять неполадки RTSP/IP-камер, edge-агентов и сессий потокового видео.
- Работать с инфраструктурой потоковой передачи RTSP, RTMP, HLS, WebRTC и MediaMTX.
- Поддерживать сервисы с использованием PostgreSQL, SQLAlchemy, Alembic, Redis и MinIO.
- Оптимизировать запросы к базе данных, стратегии индексации, кэширование и паттерны доступа к данным под производственной нагрузкой.
- Проектировать системы, остающиеся стабильными при большом количестве одновременных потоков, событий и запросов на инференс.
- Интегрировать AI-инференс пайплайны с использованием Triton Inference Server.
- Отлаживать и решать производственные проблемы в коде приложений, контейнерах, сетях, базах данных, очередях сообщений, хранилищах и GPU-инференс сервисах.
- Повышать надежность системы, наблюдаемость, логирование, мониторинг, ретраи, таймауты и отказоустойчивость.
- Читать существующий производственный код, понимать бизнес-процессы и безопасно вносить исправления без нарушения работы живых систем.
Требования
- Сильный опыт бэкенд-разработки на Python.
- Опыт работы с FastAPI или аналогичными бэкенд-фреймворками в производственной среде.
- Сильный опыт работы с Docker и CI/CD.
- Опыт работы с PostgreSQL, SQLAlchemy, миграциями, индексацией, оптимизацией запросов, настройкой производительности и устранением неполадок баз данных.
- Опыт работы с Kafka или аналогичными event-driven системами.
- Навыки отладки и устранения неполадок в Linux в производственной среде.
- Понимание HTTP API, WebSockets, асинхронного программирования, конкурентности и распределенных систем.
- Понимание масштабируемости, анализа узких мест, оптимизации ресурсов и проектирования высоконагруженных бэкендов.
- Умение выявлять и устранять проблемы производительности под производственной нагрузкой.
- Умение читать, отлаживать и поддерживать существующий код.
