Напиши текст вакансии для должности "Senior Python Backend Developer". Название компании: "FUNCORP". Расположение: Москва. График работы: Полный день. Опыт работы: Более 6 лет. Ключевые навыки: 'Python', 'MongoDB', 'Machine Learning', 'Highload', 'Flask', 'Gunicorn', 'Redis', 'PyTorch', 'Kotlin', 'asyncio', 'ClickHouse', 'Tensorflow'

FUNCORP — международная компания, c 2004 года разрабатываем развлекательные технологичные UGC-сервисы, которыми ежедневно пользуются миллионы людей по всему миру. Мы активно развиваем наши продукты и запускаем новые, используя современные технологии, научный подход. Мы обрабатываем миллиарды событий для постоянного улучшения качества доставки развлекательного контента нашим пользователям. В работе наших приложений мы активно используем сервисы, построенные на машинном обучении. Уже сейчас у нас внедрены и работают:   сервис распознавания текста на изображениях;   сервис нечёткого поиска дубликатов картинок;   коллаборативный рекомендательный сервис;   сервис определения “токсичности” комментариев;   сервис автомодерации UGC изображений и видео.   Все они построены на базе ML-фреймворков на Python, горизонтально масштабированы и оптимизированы под высокую нагрузку. Мы хотим видеть в своей ML-команде инженера-разработчика, готового как создавать новые решения в коллаборации с DS-инженерами, так и развивать и улучшать существующие в соответствии с потребностями бизнеса. Что нужно, чтобы присоединиться к нам:   отлично знать Python 3, Flask или Gunicorn, иметь опыт написания асинхронного кода с использованием AsyncIO;   иметь опыт построения и поддержки высоконагруженных систем и сервисов;   иметь высшее техническое образование, знать алгоритмы и любить их;   испытывать интерес к Machine Learning как отрасли и быть готовым изучать фреймворки (PyTorch, TensorFlow);   обладать аналитическим мышлением, уметь анализировать информацию, выдвигать и проверять гипотезы, быть способным находить решения и брать на себя ответственность.   Что предстоит делать:   создавать и поддерживать Highload-сервисы на базе обученных моделей;   интегрировать ML-сервисы с бизнес-логикой;   участвовать в обучении и доработке существующих моделей, получении и консолидации данных, построении тестовых выборок.