Data Analyst / Data Engineer (LLM/AI, Data)

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