Ищу Senior Python / Data Engineer в AI-продуктовую команду
Прямой работодатель todai ( todaitech.com )
Опыт работы более 5 летот 300 000 до 500 000 ₽
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 стороне.
Чем предстоит заниматься:
- Поддержка и развитие текущих data витрин.
- Проектирование и реализация новых data-моделей под запросы аналитики, ML и LLM-агентов.
- Разработка и поддержка пайплайнов (ETL/ELT), написание кастомных data-обработок на Python.
- Обеспечение качества и консистентности данных: алерты, мониторинг, тесты.
- Формирование ML-ready датасетов.
- Работа над “информационной диетой” для LLM: что подаём на вход, как агрегируем, как храним.
- Участие в проектировании и доработке LLM-агентов: от структуры данных до промптов.
- Промпт-инжиниринг (структура, шаблоны, параметризация), эксперименты и итерации.
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 data-архитектур под аналитику и ML.
- Опыт работы с Airflow или аналогичными оркестраторами.
- Знание принципов построения надежных ETL/ELT пайплайнов.
- Опыт работы с DWH (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.