Задачи:
— Сбор данных из внутренних сервисов, LLM Gateway, GitLab, Jira, логов AI-агентов и других источников.
— Проектирование и наполнение баз данных и аналитических витрин для оценки использования CodeGen-платформы.
— Анализ активности пользователей, сценариев и профилей использования AI-инструментов.
— Исследование утилизации ресурсов, качества, производительности и эффективности сервисов.
— Формулирование и проверка гипотез о влиянии LLM на процессы разработки, тестирования, аналитики и DevOps.
— Обработка структурированных и неструктурированных данных: логов, программного кода, merge request’ов, текстов и результатов работы LLM.
— Разработка ETL/ELT-пайплайнов для загрузки, обработки и регулярного обновления данных.
— Работа с S3, PostgreSQL, Greenplum, Oracle и другими источниками и хранилищами данных.
— Участие в создании RAG-решений: подготовка и индексация данных, наполнение векторных баз, разработка пайплайнов обновления индексов.
— Создание инструментов поиска и получения данных для AI-агентов.
— Подготовка продуктовых и технических метрик, дашбордов и визуализаций с использованием Superset, Streamlit и Python.
Требования:
— Отличное владение Python.
— Уверенная работа с pandas, Polars или аналогичными инструментами обработки данных.
— Уверенное знание SQL.
— Опыт работы с реляционными СУБД и хранилищами данных.
— Практический опыт разработки ETL/ELT-пайплайнов.
— Опыт работы хотя бы с одним инструментом оркестрации процессов обработки данных.
— Уверенное владение AI-инструментами для разработки: Claude Code, Codex или аналогами.
— Регулярное использование AI-инструментов в разработке и аналитике.
— Умение самостоятельно исследовать данные, формулировать гипотезы и находить способы их проверки.
— Опыт работы со структурированными и неструктурированными данными.
Будет плюсом:
— Опыт работы с Apache Airflow.
— Опыт разработки решений на базе LLM, GenAI, RAG или AI-агентов.
— Опыт работы с векторными базами данных и поисковыми системами.
— Понимание Git, GitLab и современных процессов разработки ПО.
— Базовые знания Data Science и методов статистического анализа.
Условия:
— Полный рабочий день.
— Удалённый формат работы.
— Оформление только как ИП.
Контакты работодателя доступны по кнопке «Откликнуться» после входа.