О позиции
Ищем сильного Data-инженера для прототипирования корпоративных AI-ассистентов. Это роль на стыке классического DE и AI: нужно не просто строить пайплайны, но и готовить контекст для LLM, оценивать качество RAG и бороться с галлюцинациями.
Чем вы будете заниматься
- Готовить данные (API, SQL, файлы) и собирать прототипы для AI-ассистента до передачи в продакшен.
- Подготавливать контекст для RAG, тестировать поиск и сопоставление сущностей.
- Формировать golden dataset и автоматизировать тестирование ассистента (массовый прогон сценариев).
- Считать метрики качества (retrieval, hallucinations) и локализовывать причины ошибок.
Требования
- 5+ лет опыта в Data Engineering / разработке аналитических решений.
- Уверенный Python и SQL, опыт с API, ETL/ELT, DWH.
- Понимание принципов LLM, RAG, retrieval, embeddings (опыт работы — жирный плюс, но если глубоко погружен в тему — welcome).
- Умение быстро собирать PoC, исследовать источники и находить нестандартные решения.
Что мы предлагаем
- 350 000 – 400 000 ₽ Gross.
- Полная свобода выбора формата: удалёнка из любого города РФ или офис (по желанию).
- Оформление: по договору ИП.
Вакансия предлагает конкурентоспособную зарплату и интересные задачи, но требует значительного опыта и специфических навыков.
Кто здесь добьётся успеха
Глубокие знания Python и SQL, опыт разработки ETL/ELT процессов для обработки больших объемов данных в DWH, а также навыки работы с API для интеграции данных.
Способность работать автономно в удаленном режиме, эффективно управляя своим временем и приоритетами, а также готовность к самообучению и адаптации к новым технологиям в области AI.
Опыт в подготовке данных для LLM и понимание принципов оценки качества RAG, включая умение выявлять и устранять галлюцинации в данных и моделях.
Ресурсы для обучения
Карьерный путь
Обзор рынка
Навыки и требования
Тренды отрасли
Новости AI
Загружаем новости отрасли...
Ищем релевантные статьи за последние 6 месяцев