Создавать и развивать AI-ассистентов для разработки и аналитики: кодовые AI ассистенты для автоматизации разработки, помощник аналитика для ускорения экспериментов с использованием LLM. Проектировать архитектуру агентских решений и их интеграцию с платформой: определять, что остаётся доменной логикой, а что становится переиспользуемым компонентом платформы.
Разработка ML-моделей/rule-based/иных решений под поставленные задачи, поиск/лидирование разметки данных для обучения, покрытие мониторинговыми метриками, близкими к продуктовым. Классификация позиций в чеках по древовидному каталогу.
Мы ищем Senior Data Engineer / Knowledge Graph Engineer с сильным практическим опытом работы с Neo4j и Graph-RAG для проектирования и разработки графа знаний и расширенных возможностей работы с данными для платформы с большим объемом данных. Роль сочетает в себе Knowledge Graph Engineering, Graph-RAG, Data Engineering и архитектуру данных на AWS.
seniorАлматы
Зарплата не указана
Не хотите искать каждый день?
Настройте подбор один раз, и подходящие вакансии будут сами приходить в Telegram.
Уверенное владение SQL (сложные запросы, оконные функции, JOIN-ы, агрегации) и Python (библиотеки Pandas, NumPy, матплотлиб/сиборн). Опыт анализа моделей данных и источников данных.
Компания Mayflower — технологическая компания, создающая высоконагруженные продукты, которыми пользуются миллионы людей по всему миру.
Условия:
— Офис в Лимасоле, Кипр
— Помощь с переездом
Компания Dandelion, специализирующаяся на разработке продуктов в области клинического искусственного интеллекта, ищет специалиста по обработке естественного языка и большим языковым моделям (NLP / LLM Data Scientist). В рамках работы необходимо использовать возможности медицинских данных для создания инновационных решений, которые принесут пользу пациентам и сообществам. Работа предполагает удалённый формат для сотрудников из США с гибким графиком. Кандидат должен обладать навыками в области анализа и обработки данных, связанных с NLP и большими языковыми моделями, а также иметь опыт работы с медицинскими данными и соответствующими технологиями.
Задачи:
— Валидация процессов загрузки данных
— Проверка корректности скачивания данных из внешних источников (БКИ, ЦБ, ФНС и др.)
— Контроль раскладки данных по целевым таблицам в S3/Iceberg
— Подтверждение обработки 100% входящего объёма данных
— Тестирование механизмов обновления: отсутствие дубликатов при повторной загрузке
— Блокировка записей с аномалиями (ошибки источника, некорректные форматы)
— Анализ документации (ТЗ, мэппинги) для проектирования тест-кейсов
Требования:
— Опыт интеграции внешних источников (БКИ, ФНС, ЦБ)
— Практическое знание SQL: написание проверочных запросов, анализ трансформаций, выявление расхождений
— Понимание архитектуры Lakehouse (S3, Iceberg) и слоёв хранения (RAW/ODS/DDS)
— Базовое чтение кода на Python (для анализа скриптов обработки данных)
— Знание Big Data-инструментов: Airflow (мониторинг задач), Spark (понимание логики обработки), S3/Hadoop
Условия:
— Оформление по ТК РФ c полной «белой» историей
Delivery Hero — сервис доставки еды, работающий в 70+ странах мира.
Размер команды — 10 000+ | Компания оценивается в $8B+.
Задачи и требования в тексте не указаны.
Помогают с релокацией.
The Recorder role requires individuals who can master a specific hands-on activity from a selection of verticals. You will need to film yourself performing these tasks from a first-person perspective using your smartphone while ensuring the tasks are clearly visible.
About the Role - Narrator. Watches the POV video and describes the scene and task in first person, in English, as if explaining it to a model that can't see.
Lead and oversee on existing key UK privacy governance activities, including Data Protection Impact assessments (DPIA’s), oversight, privacy risk assessments, incident and breach governance, data subject rights processes, retention and deletion governance, and regulatory documentation, where required suggest improvements.
Gradient Labs — AI-платформа для финансовых сервисов, которая автоматизирует customer support и back-office процессы. В компании работают русскоязычные ребята. Размер команды — 11-50 человек, инвестиции — $26M.
– Развивать корпоративную платформу данных и DWH; – Переводить существующие ETL-процессы с SSIS на Apache Airflow 3 и внутренний YAML-driven Python-фреймворк;