🧑‍💻 JS-52 · Data-инженер / Инженер по автоматизации AI

🧠 Грейд: Senior
💼 Занятость: Full time
🚀 Старт: ASAP
💵 Ставка: 2 289 час

📍 Локация: РФ
🖥️ Формат работы: Удалённо или офис в городах присутствия

🏢 О клиенте: Крупный российский банк
🧩 О проекте: Разработка ассистента на базе LLM с подготовкой корпоративного контекста и прототипированием решений

🎯 Задачи
— Готовить данные и корпоративный контекст для прототипирования ассистента: выгрузка, очистка, нормализация и объединение данных из различных источников
— Собирать PoC и технические прототипы для проверки гипотез до передачи в промышленную IT-разработку
— Реализовывать прототипы получения данных через API, SQL, файловые источники, Каталог и другие корпоративные системы
— Подготавливать данные для RAG/retrieval, тестировать поиск, сопоставление сущностей и качество получаемого контекста
— Совместно с бизнес- и data-аналитиками формировать golden dataset из реальных Discovery-кейсов и эталонных результатов
— Автоматизировать тестирование ассистента: массовый прогон сценариев, сравнение фактического результата с эталонным, фиксация ошибок
— Формировать и автоматизировать метрики качества: полнота требований, корректность найденных источников/сущностей, пропуски, hallucinations, качество retrieval
— Формировать regression-набор и проверять, что изменения логики, prompts, RAG или модели не ухудшают ранее работающие сценарии
— Анализировать результаты пилотов совместно с аналитиками и локализовывать причины ошибок: данные, retrieval, контекст, правила или реализация
— Передавать в IT проверенные прототипы, алгоритмы обработки данных, результаты экспериментов и технические требования для промышленной реализации

🛠️ Требования Hard Skills
— От 3+ лет в data engineering / автоматизации / разработке аналитических решений
— Уверенное знание Python и SQL, опыт обработки и преобразования данных
— Опыт работы с API, JSON, ETL/ELT, интеграции различных источников данных
— Понимание DWH, моделей данных, Data Quality, опыт работы с корпоративными данными
— Опыт подготовки датасетов, автоматизации проверок и анализа результатов
— Умение самостоятельно исследовать источники данных и находить способ технической реализации задачи

🤝 Требования Soft Skills
— Умение быстро собирать PoC и прототипы для проверки технических и продуктовых гипотез

➕ Будет плюсом
— Понимание принципов LLM, RAG, retrieval, embeddings
— Опыт работы с AI/LLM-решениями

❗ Важно
— Уверенное знание Python и SQL, опыт обработки и преобразования данных
— Опыт работы с API, JSON, ETL/ELT, интеграции различных источников данных
— Понимание принципов LLM, RAG, retrieval, embeddings, опыт работы с AI/LLM-решениями будет преимуществом