Data engineer /ML engineer (GenAI)

Мы разрабатываем инновационную платформу на основе генеративного искусственного интеллекта (GenAI), предназначенную для автоматизации создания и управления маркетинговыми кампаний. Основной целью нашего продукта является генерация персонализированных коммуникаций в автономном режиме, где мультиагентные системы самостоятельно анализируют данные аудитории, разрабатывают стратегии, создают контент и оптимизируют результаты в реальном времени.

Первый этап отбора на эту вакансию — общение с AI-рекрутером. После отклика ждите сообщение от него, диалог займёт примерно 10 минут. Задача AI-рекрутера — уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры. AI-рекрутер только начинает свой путь, поэтому просим относиться с пониманием. Ваш опыт и участие помогут сделать его удобным и полезным для всех!* разработка и деплой мультиагентных систем, осуществляющих обработку и генерацию коммуникаций в режиме реального времени

• проработка архитектуры хранилища данных, а также его интеграцию с внешними системами
• проектирование и разработка аналитических витрин данных для целей аналитики и моделирования
• загрузка, очистка и трансформация больших объемов данных из различных источников в рабочую область (платформы GreenPlum и Hadoop)
• мониторинг и оптимизация процессов загрузки, преобразования данных и сборки витрин
• контроль качества загружаемых данных, разработка автоматизированных инструментов для оценки качества данных
• участие в анализе требований, оценке трудоёмкости задач и планировании релиза совместно с командой.* опыт работы в качестве Data Engineer / MLE от 3 лет
• знание SQL на продвинутом уровне (аналитические функции, подзапросы, хранимые процедуры, оптимизация запросов)
• отличное знание Python/Scala и библиотеки pySpark
• знание основных понятий и концепций Data Warehousing и Big Data
• опыт разработки ETL-процессов
• опыт работы с большими объемами данных, построения хранилищ и витрин данных
• опыт работы со стеком технологий Big Data (Hadoop, Spark, Hive/Impala, Kafka)
• понимание принципов DevOps и опыт участия в процессах автоматизации сборки, тестирования и развёртывания.
• ответственное отношение к выполнению задач, желание профессионально расти и развиваться.

Преимуществом будет:

• навыки работы с генеративными AI-моделями
• опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом
• опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов
• инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации.* офисный формат работы, адрес офиса Кутузовский проспект 32 к 1
• ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия
• корпоративный спортзал и зоны отдыха
• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
• программа адаптации и помощь руководителя на старте
• расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
• гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.