Data & AI Engineer (Semantic Layer)

Что предстоит делать

<p><strong>Binariks</strong> ищет <strong>Data & AI Engineer (Semantic Layer)</strong> для проектирования знаний, на которых рассуждают AI-агенты. Это охватывает то, как связаны препараты, плательщики, правила покрытия, врачи, выписывающие рецепты, и пути пациентов, а также общий словарь, на который опирается каждый агент.<br><br>Проект — это развивающаяся платформа AI decision-intelligence для коммерческих команд фармацевтических компаний, разрабатываемая для американской компании в сфере данных и аналитики здравоохранения. Она превращает ежедневные данные специализированных аптек, хабов, плательщиков и клинические данные в рекомендации, сгенерированные AI, которые показывают, почему они были сделаны и кто на них действует, а затем измеряет, сработали ли они. Роль присоединится к старшей команде Binariks, работающей вместе с продуктовой и инженерной командами клиента на AWS.<br><br><strong>Что мы ищем:</strong></p><ul><li>5+ лет в data engineering, analytics engineering или solutions engineering с солидным послужным списком в клиентоориентированных средах</li><li>Опыт интеграции данных/семантического контекста с LLM-приложениями (RAG, GraphRAG, retrieval на основе метаданных или структурированные выходные данные) с использованием Python</li><li>Глубокая экспертиза в концептуальном, логическом и физическом моделировании данных — охватывающая ER, dimensional и канонические модели, со способностью напрямую отображать сложные бизнес-концепции в чистые структуры данных</li><li>Практический опыт с современными платформами данных: уверенный SQL, практический опыт с AWS или GCP (предпочтительно AWS) и рабочие знания Databricks (Delta Lake, Unity Catalog)</li><li>Опыт с каталогами данных и управлением метаданными с помощью таких инструментов, как DataHub, Collibra, Alation, Unity Catalog, Dataplex или Glue, включая бизнес-глоссарии и lineage</li><li>Сильные межличностные навыки для проведения discovery-воркшопов, перевода доменного жаргона в надёжные технические проекты и чёткого изложения компромиссов нетехническим стейкхолдерам.</li><li>Рабочее владение английским языком (B2+)</li><li>Высокая комфортность в условиях неопределённости, быстрого переключения контекста и работы непосредственно внутри организаций клиента</li></ul><p><strong>Ваши обязанности:<br></strong></p><ul><li>Проектировать семантические модели, бизнес-глоссарии и доменные таксономии для отражения сложной бизнес-логики, используя стандарты онтологий (такие как RDF/OWL или графовые модели) там, где это применимо</li><li>Внедрять семантические модели (бизнес-сущности, определения метрик) непосредственно в Databricks Unity Catalog</li><li>Проектировать фундаментальные семантические контракты для AI-агентов (общий словарь, идентификаторы сущностей, модели разрешений, ограничение контекста)</li><li>Интегрировать графы знаний с LLM-приложениями (внедряя GraphRAG и семантический retrieval контекста)</li><li>Строить, автоматизировать и обновлять графовые структуры из базовых реляционных источников данных и источников данных lakehouse</li><li>Управлять качеством графа через валидацию, контроль версий, отслеживание lineage, происхождение и управление данными</li><li>Проводить discovery-сессии с доменными SME для сбора бизнес-терминов, логики, правил и отображений связей</li></ul><p><strong>Будет плюсом:</strong></p><ul><li>Практический опыт с OWL, RDF, SKOS, SHACL или Protégé</li><li>Опыт построения и запросов к графовым базам данных (Neo4j, AWS Neptune, Stardog, GraphDB) через Cypher или SPARQL</li><li>Практическая работа с GraphRAG</li><li>Знакомство с регулируемыми доменными стандартами, такими как FHIR (здравоохранение) или ACORD (страхование)</li></ul> <div> <a href="https://jobs.dou.ua/companies/binariks/vacancies/379550/#reply-btn-id">Откликнуться на вакансию</a> </div>