Сравним вакансию с вашим действующим резюме и составим письмо под эту роль.
Описание вакансии
Коротко о роли
- Разрабатывать и развивать пайплайны данных и платформенный слой, от которого зависят AI-продукты компании; - Анализировать использование LLM: стоимость, экономику токенов и кеширования, финансовую отчетность по расходам на AI;
Задачи:
— Разрабатывать и развивать пайплайны данных и платформенный слой, от которого зависят AI-продукты компании;
— Анализировать использование LLM: стоимость, экономику токенов и кеширования, финансовую отчетность по расходам на AI;
— Развивать RAG-системы: контекстные базы знаний, инфраструктуру векторного и семантического поиска;
— Обеспечивать эксплуатационную надежность платформы: профилирование, мониторинг и observability пайплайнов, за которые вы отвечаете;
— Разрабатывать интерфейсы и сервисы поверх данных, а не только обеспечивать их загрузку: авторизацию, API и интерактивный доступ для пользователей данных.
Требования:
— Сильный коммерческий опыт в Data Engineering с современным стеком: Databricks, dbt, Airflow, Dagster, Greenplum, Snowflake, или аналогичными технологиями;
— Уверенное владение Python и понимание backend-разработки: как работает авторизация, как сервис предоставляется пользователям и как с ним взаимодействуют;
— Практическое понимание профилирования и мониторинга data-систем в production;
— Глубокое понимание AI/LLM-стека: векторных баз данных, embeddings, контекстного и семантического поиска, RAG-архитектур и принципов работы автономных агентов;
— Опыт работы с облачными технологиями, в идеале — AWS.
Условия:
— Гибкий график и удалённый формат работы;
— ДМС для сотрудников, их партнеров и детей, компенсация онлайн-сессий с психологом и занятий спортом;
— Оплата участия в профильных конференциях и курсах, внутренние конференции;
— Компенсация изучения иностранного языка;
— Регулярные офлайн-ивенты и корпоративные мероприятия.
Контакты работодателя доступны по кнопке «Откликнуться» после входа.
Из чего сложилась оценка. Нажмите, чтобы узнать подробнее
Понятные задачи
Задачи подробно описаны: разработка и развитие пайплайнов данных, анализ использования LLM, развитие RAG-систем, обеспечение надежности платформы, разработка интерфейсов и сервисов.
Из объявления
✅ Задачи: … - Разрабатывать и развивать пайплайны данных и платформенный слой, от которого зависят AI-продукты компании; … - Анализировать использование LLM: стоимость, экономику токенов и кеширования, финансовую отчетность по расходам на AI;
Мэтч и сопроводительное
Сравним вакансию с вашим действующим резюме и составим письмо под эту роль.