Инженер по AI-разработке и SQL Server (Data Migration)
Двойная роль: около 60% времени — AI-ассистированная разработка и оркестрация агентов (Claude Code, GitHub Copilot, MCP), остальные 40% — разработка на SQL Server T-SQL и поддержка крупномасштабной миграции данных. Нужны практический опыт работы с AI-инструментами и промптами, сильный SQL Server и Git, плюс навыки коммуникации. Работа в команде разработки с подчинением Software Manager, Великобритания.
Отклик отправляется на сайте источника. Регистрация в Taylor для перехода не нужна.
Зарплата не указана — оценили по рынку
На основе 98 похожих вакансий за 90 дней по всем рынкам вместе — отдельной выборки по рынку этой вакансии нет.
Что предстоит делать
Это двойная роль, разделённая примерно на 60% разработки с использованием AI и оркестрации агентов и 40% разработки на SQL Server для поддержки крупномасштабной миграции данных. Вы будете работать в команде разработчиков и подчиняться Software Manager, сочетая практические навыки работы с AI с глубокой экспертизой в SQL для предоставления надёжных и эффективных решений.Ключевые обязанностиРазработка с использованием AI и оркестрация агентов (ок. 60%)Использование AI-ассистентов для программирования, таких как Claude Code или GitHub Copilot, на протяжении всего жизненного цикла разработки, включая генерацию кода, рефакторинг, тестирование, документирование и ревью.Создание и поддержание эффективных промптов, системных инструкций, переиспользуемых навыков и контекста для получения согласованных и надёжных результатов AI.Проектирование и оркестрация агентов и мультиагентных рабочих процессов, включая декомпозицию задач, использование инструментов, передачу задач между агентами и контрольные точки с участием человека (human-in-the-loop).Подключение агентов к внутренним системам, базам данных и API, например через MCP или function calling.Оценка результатов AI на точность, регрессию, стоимость и задержку, а также доработка рабочих процессов на основе полученных результатов.Применение соответствующих мер защиты для конфиденциальности данных, безопасности и снижения риска галлюцинаций, особенно когда речь идёт о данных клиентов или школ.Выявление и прототипирование возможностей применения AI к разработке и миграции данных, а также распространение лучших практик через поддержку и наставничество коллег.SQL Server и миграция данных (ок. 40%)Проектирование, разработка и поддержка масштабируемых решений SQL Server T-SQL и связанных инструментов для очистки, миграции и сверки данных.Предоставление экспертизы по оптимизации производительности баз данных для внутренних и сторонних систем, с использованием AI-инструментов где это уместно.Определение технических требований совместно с нетехническими коллегами из команды миграции данных и работа со сторонними организациями для понимания их программного обеспечения и поддержки проектов миграции.Управление средами баз данных SQL Server, используемыми для миграции данных, включая резервное копирование и восстановление в тестовых средах.Подготовка и безопасное предоставление данных для агентов и AI-рабочих процессов с использованием AI для поддержки генерации SQL-запросов, ревью кода и оптимизации.Самостоятельное планирование и приоритизация работы, управление задачами в соответствии с проектными сроками и требованиями.Идеальный кандидатВы будете сочетать практические навыки разработки с использованием AI с существенным опытом работы с SQL Server. Вы будете любознательны и адаптивны, чётко коммуницировать и использовать здравый смысл для оценки результатов, сгенерированных AI, а не принимать их без критического анализа.Подтверждённый опыт использования AI-инструментов для программирования и написания эффективных промптов с практическими примерами рабочих процессов или агентов, которые вы создали.Существенный опыт программирования на SQL и глубокое знание техник и возможностей Microsoft SQL Server 2017 или более поздних версий.Прочная основа в моделировании данных, управлении данными и манипулировании данными, а также Git, контроль версий и внимание к деталям.Способность самостоятельно исследовать проблемы, сотрудничать с коллегами и чётко коммуницировать в письменной и устной форме.Обязательные навыкиПрактический опыт работы с AI-ассистентами для программирования и сильные навыки промптинга, подкреплённые примерами.Сильная разработка на SQL Server T-SQL и оптимизация производительности, включая опыт поддержки SQL Server в крупномасштабной среде.Опыт работы с Git и контролем версий.Отличные навыки командной работы, коммуникации и документирования.Желательные навыкиОпыт создания агентов или мультиагентных рабочих процессов с использованием Claude Code, MCP или аналогичных фреймворков.Знакомство с LLM API, подходами к оценке и тестированием промптов.Опыт написания скриптов или программирования на Python или аналогичном языке.Понимание вопросов защиты данных и безопасности в контексте AI.Разумное понимание операционных систем, инфраструктуры и сетей. Find Jobs in United Kingdom on Arbeitnow
Стек и инструменты
Сколько платят вам?
Анонимно укажите, сколько вы получаете как Data/ML-специалист, — сразу покажем, в скольких вакансиях платят меньше. А из ответов сложится зарплата, которую платят на деле, а не обещают.
Подходит ли вам эта вакансия?
Зарегистрируйтесь и загрузите резюме — посчитаем % совпадения с этой вакансией, подсветим сильные стороны и что стоит подтянуть
Похожие вакансии
6 вакансийИнженер по данным (Data Engineer)
~1 350 000 ₸ оценка по стеку, все рынки
Tracium создаёт AI-софт для технической документации и ищет инженера по данным, который построит пайплайны обработки PDF и XML, спроектирует модели данных и обеспечит трассируемость всего жизненного цикла документов. Нужны уверенные Python и SQL, опыт продакшн-пайплайнов, оркестрации, облачной инфраструктуры и контейнеров. Предлагают владение архитектурой данных растущего продукта и работу над реальными задачами документной интелигенции.
AI/ML инженер (документная аналитика)
~1 350 000 ₸ оценка по стеку, все рынки
Tracium создаёт AI-софт для технической документации: превращает сложные мануалы и инженерные документы в структурированную информацию. Нужно строить пайплайны парсинга документов, OCR, извлечения данных и retrieval-воркфлоу на LLM, а также оценивать качество извлечения. Требуется опыт вывода AI/ML-систем в прод, сильный Python и уверенный английский; предлагают работу над ядром AI-архитектуры раннего продукта вместе с основателями.
Middle специалист по сверке (Reconciliation)
~1 350 000 ₸ оценка по всем рынкам
Нужен специалист по автоматизации сверки транзакций: строить и поддерживать пайплайны обработки больших объёмов финансовых данных из разных источников, автоматизировать поиск расхождений и следить за качеством данных. Требуется 2+ года коммерческого опыта с Python (pandas, NumPy), уверенный SQL, интеграции через REST API и SFTP, понимание платёжного домена и английский на уровне Intermediate. Предлагают полностью удалённую работу в международной команде, оплачиваемые больничные и отпуск 21 рабочий день, медицинскую поддержку и бенефиты.
Аналитик данных
~1 350 000 ₸ оценка по всем рынкам
Команда клиентских сервисов ищет аналитика данных для разработки и поддержки витрин отчётности контакт-центра, автоматизации отчётов в Excel и Fine BI, поиска аномалий и ad-hoc аналитики. Нужен опыт работы с данными от 2 лет, уверенный SQL (PostgreSQL/MSSQL), Python для обработки данных, знание Excel и BI-инструментов, опыт с хранилищами (Greenplum, Hadoop/Hive и др.).
Associate Data Scientist
~1 350 000 ₸ оценка по стеку, все рынки
AlgaeCal ищет Associate Data Scientist, который будет строить прогнозные модели, оптимизировать AI-приложения и превращать данные в бизнес-решения. Нужны уверенный Python или R, SQL, опыт с хранилищами данных вроде BigQuery и понимание алгоритмов машинного обучения. Работать можно удалённо или в офисе в Ванкувере, зарплата обсуждается индивидуально и обещают выше рынка.
Специалист по данным / ML (удалённо, проектная работа)
Проектная удалённая работа для специалистов по данным и ML с опытом 1–3 года. Нужно строить, обучать и оценивать модели машинного обучения, оптимизировать их производительность и документировать технические подходы. Гибкая занятость на 2–3 недели с реальными ML/data-задачами.