Senior Python / Data Engineer в AI-продуктовую команду

Уровень: Senior
Локация: Удаленно
Занятость: Полная
Оформление: по договоренности

О нас:

AI-продукт в стадии активного роста. Развиваем умных LLM-агентов, работающих поверх витрин бизнес-данных. Фокус — осмысленная генерация ответов и автоматизация аналитики/решений для пользователей. Уже есть MVP, продакшен-инфраструктура и реальные пользователи. В команде — разработчики, продакты, маркетологи. Нужно усиление на data-инженерной и ML-инженерной стороне.

Чем предстоит заниматься:

• Разработка и доработка LLM-агентов: написание логики и инструментов на Python.
• Участие в проектировании и развитии агентов: от структуры данных до промптов.
• Работа над “информационной диетой” для LLM: что подаём на вход, как агрегируем, как храним.
• Промпт-инжиниринг (структура, шаблоны, параметризация), эксперименты и итерации.
• Формирование ML-ready датасетов.
• Поддержка и развитие текущих data-витрин.
• Проектирование и реализация новых data-моделей под запросы аналитики, ML и агентов.
• Разработка и поддержка пайплайнов (ETL/ELT), написание кастомных data-обработок на Python.
• Обеспечение качества и консистентности данных: алерты, мониторинг, тесты.

Требования:

• 4+ лет опыта в роли Python/Data Engineer или аналогичной.
• Отличные знания Python: чистый код, типизация, классы, пайплайны.
• Уверенные SQL-навыки: написание сложных запросов, window-функции, CTE.
• Опыт построения витрин и архитектур хранения данных под аналитику и ML.
• Опыт работы с Airflow или аналогичными оркестраторами.
• Знание принципов построения надежных ETL/ELT пайплайнов.
• Опыт работы с современными хранилищами данных (BigQuery, Snowflake, Redshift, ClickHouse — хотя бы что-то из этого).
• Понимание ML/LLM пайплайнов: как готовятся данные, какие требования, какие грабли.
• Навыки промпт-инжиниринга: не просто “умение писать запрос в GPT”, а опыт системного подхода (структура промпта, переменные, темплейты, контроль длины и др.).
• Уровень английского: Intermediate+ (много технической доки, иногда синки с англоговорящими).

Будет плюсом:

• Опыт работы с OpenAI, Mistral, Claude, Llama и другими LLM.
• Опыт создания интерфейсов/инструментов для ML/DS-команд.
• Знание dbt, Prefect, Dagster.
• Опыт в CI/CD, Docker, MLFlow.
• Понимание ограничений и особенностей работы LLM в проде.
• Желание копаться в промптах, осмысленно дебажить "почему GPT начал писать фигню".

Что предлагаем:

• Адекватная команда без бюрократии.
• Доступ к LLM API.
• Влияние на продукт, архитектуру и подходы.
• Минимум митингов, максимум дела.
• Возможность расти в сторону ML/LLM-инженерии или Team Lead.