Вы можете присоединиться к команде, которая занимается генеративной аналитикой и исследованиями того, как лучше решать существующие задачи с помощью RAG.
Вы будете: заниматься поиском и внедрением передовых подходов к работе с данными с использованием ИИ. Исследовать, как применение передовых фреймворков для работы с RAG и LLM в целом влияет на результат. Создавать и поддерживать эффективные ETL-пайплайны, чтобы поставлять в систему свежие данные для работы с ними с помощью RAG. Предлагать улучшения и варианты оптимизации существующей инфраструктуры, чтобы работать еще быстрее и с бóльшим количеством данных.
Обязанности
- разрабатывать и настраивать механизмы для автоматизированного сбора данных, обеспечивать корректность и полноту сбора, оптимизировать процессы таким образом, чтобы все работало быстрее и без ручного вмешательства
- разрабатывать пайплайны для предобработки данных и преобразовывать их в формат, оптимальный для дальнейшего хранения, обработки и использования для RAG
- проектировать и реализовывать хранилища, которые позволили бы эффективно решать задачи, связанные с RAG
- применять машинное обучение и искусственный интеллект для улучшения результатов работы
- поддерживать корректную работу системы – мониторинг, диагностика и устранение неполадок, исправление старых багов и создание новых
Требования
- умение проектировать DWH, Data Lake, Data Management Platform
- опыт построения и развития высоконагруженных систем
- опыт разработки и оптимизации пайплайнов (batch, streaming) для обработки больших объемов данных (100TB - 1PB+)
- продвинутый уровень владения Python и SQL
- опыт работы с движками для распределенной обработки данных (Spark, Trino)
- опыт работы с очередями сообщений (Kafka, RabbitMQ)
- опыт работы с MPP базами данных и понимание их внутреннего устройства (ClickHouse, Greenplum, Vertica)
- базовые навыки DevOps (Docker, Kubernetes, Ansible, Terraform, CI/CD
Будет плюсом
- опыт работы с облачными платформами (AWS, GCP, SberCloud)
- опыт работы с объектными хранилищами (S3, MinIO, Ceph)
- опыт backend-разработки
- опыт администрирования БД
- опыт разработки на GoLang
Условия
- комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
- гибридный формат работы
- ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия
- корпоративный спортзал и зоны отдыха
- система обучения для профессионального и карьерного развития
- расширенный полис ДМС с первого дня работы и страхование для семьи
- программа ипотеки для сотрудников
- бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров
- вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера