AI Data Engineer

Требования

• 2-3 года опыта в data engineering или backend-разработке с фокусом на данные
• Уверенный Python (pandas, SQL, API-интеграции)
• Опыт построения ETL/ELT-пайплайнов (Airflow, dbt или аналоги)
• Практика работы с LLM-API (OpenAI, Anthropic) и пайплайнами RAG: векторные базы, эмбеддинги, чанкование
• Опыт с одним из облаков (AWS/GCP) и Docker
• Английский от B2 - документация и клиенты

Будет плюсом

• Spark или ClickHouse на реальных объёмах
• MLOps-инструменты (MLflow, Weights & Biases)
• LangChain / LlamaIndex, опыт fine-tuning
• Kubernetes

Чем предстоит заниматься

• Проектировать и поддерживать пайплайны данных для AI-функций в клиентских продуктах
• Собирать, чистить и версионировать датасеты; следить за качеством данных
• Интегрировать LLM в веб-продукты: от прототипа RAG до продакшена
• Оценивать качество AI-фич метриками и улучшать их

Мы предлагаем

• Реальные AI-проекты для клиентов, а не эксперименты «в стол»
• Гибкий график и удалённую работу
• Обучение за счёт компании
• Достойную оплату с пересмотром по результатам