Senior Data Engineer / Knowledge Graph Engineer

Задачи: — Проектировать, разрабатывать и оптимизировать графы знаний на базе Neo4j. — Разрабатывать решения Graph-RAG для задач поиска, извлечения информации и использования AI. — Проектировать модели графовых данных, связи между сущностями и общие модели данных. — Создавать и автоматизировать пайплайны для загрузки, трансформации и обработки данных. — Работать со структурированными и неструктурированными наборами данных, включая профилирование, сбор данных, валидацию и проверки качества. — Разрабатывать масштабируемые потоки обработки данных с использованием AWS-сервисов. — Работать с потоковыми данными и обработкой на базе Kafka. — Участвовать в развитии архитектуры, управляемой метаданными, каталогов данных и принципов Data Fabric. — Участвовать в автоматизации data pipelines и разработке пайплайнов на базе AI-агентов. Требования: — Сильный практический опыт работы с Neo4j, включая моделирование графовых данных и оптимизацию запросов. — Практический опыт проектирования и реализации решений Graph-RAG. — Сильные навыки разработки на Python. — Опыт работы со stream processing и Kafka. — Практический опыт работы с технологиями обработки данных в AWS, включая AWS Glue, Data Catalog, Data Lake/Lake Formation и связанные сервисы. — Глубокое понимание data pipelines, data modeling и data architecture. — Опыт обработки как структурированных, так и неструктурированных данных. Будет преимуществом: — Опыт работы с PostgreSQL. — Сильный опыт построения data pipelines на AWS. — Опыт работы с LangChain, CrewAI или аналогичными агентными фреймворками. — Опыт автоматизации data pipelines с использованием AI-агентов. — Знание распространенных моделей данных, metadata-driven processing и принципов Data Fabric. — Опыт интеграции Knowledge Graphs с решениями на базе RAG/LLM. Требования по доступности: — Возможность частично пересекаться с рабочими часами по тихоокеанскому времени США (US Pacific Time), включая доступность до 11:00 AM PT. Условия: — Возможности для профессионального и карьерного развития. — Поддержка в получении профессиональных сертификаций. — Программа менторства. — Медицинская страховка. — Участие в корпоративных мероприятиях. — Гибкие форматы работы (гибридный или удалённый). — Оплачиваемый отпуск и больничные.