Инженер по автоматизации AI

Что предстоит делать

Мы ищем инженера по автоматизации AI, который умеет быстро превращать данные и бизнес-гипотезы в рабочие прототипы, обеспечивает качество контекста и автоматизирует тестирование. Чем предстоит заниматься: • Выгружать, очищать, нормализовать и объединять данные из разных корпоративных источников для прототипирования ассистента. • Быстро собирать PoC и технические прототипы (API, SQL, файловые выгрузки, интеграции с каталогами и др.) для проверки продуктовых и технических гипотез. • Подготавливать данные для RAG/retrieval: создавать индексируемые представления, тестировать качество поиска и сопоставления сущностей. • Совместно с бизнес- и data-аналитиками формировать golden dataset на базе реальных discovery-кейсов и эталонных результатов. • Автоматизировать массовое тестирование ассистента: прогон сценариев, сравнение фактического результата с эталоном, фиксация и классификация ошибок. • Формировать и автоматизировать метрики качества (полнота/корректность требований, корректность найденных источников/сущностей, пропуски, hallucinations, качество retrieval). • Формировать regression-наборы и проверять, что изменения (логики, prompts, RAG, модель) не ухудшают ранее работающие сценарии. • Анализировать результаты пилотов, локализовывать причины ошибок (данные, retrieval, контекст, правила, реализация) и предлагать меры. • Готовить и передавать в IT завершённые прототипы, алгоритмы обработки данных, результаты экспериментов и технические требования для промышленной реализации. Для нас важно: • 3+ лет опыта в data engineering, автоматизации или разработке аналитических решений. • Уверенное владение Python и SQL; опыт обработки, трансформации и нормализации данных. • Практический опыт работы с API и JSON; понимание и участие в ETL/ELT-пайплайнах; интеграция разных источников данных. • Умение быстро собирать PoC и технические прототипы для проверки гипотез. • Понимание архитектуры DWH, моделей данных и практик Data Quality; опыт работы с корпоративными данными. • Знание принципов LLM, RAG, retrieval и embeddings. • Опыт подготовки датасетов, автоматизации проверок и анализа результатов. • Самостоятельность в изучении источников данных и выборе технических решений. • Уверенное знание Python и SQL, опыт обработки и преобразования данных. • Опыт работы с API/JSON, ETL/ELT и интеграцией источников. • Опыт работы с векторными индексами (FAISS, Milvus, Pinecone и т. п.). Главный принцип SkillStaff - Выбирай! • ЭКСПЕРТИЗА. Делай выбор в пользу проектов с разным уровнем сложности и экспертных команд, где можно работать с лучшими специалистами и обмениваться опытом. • РАЗНООБРАЗИЕ ПРОЕКТОВ. Выбирай из сотен компаний и проектов то, что интересно и полезно для твоего роста. SkillStaff помогает реализовывать ежегодно порядка 500 различных ИТ-проектов для крупного бизнеса. • КОМФОРТ. Создавай идеальные условия для своей работы: удаленный формат работы.