Data engineer/ML engineer (GenAI)
Описание
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! Обязанности 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. Требования 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. Условия 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.