Инженер по данным (Data Engineer)
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.
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; город вакансии не учтён.
Что предстоит делать
О Tracium https://www.linkedin.com/company/tracium/ Tracium создаёт программное обеспечение для технической документации с поддержкой AI, которое превращает сложные руководства и инженерные документы в структурированную, отслеживаемую информацию. Начиная с морской отрасли, мы помогаем техническим командам извлекать информацию о техническом обслуживании и создавать документацию с помощью document intelligence и авторинга S1000D. Ваша роль Вы будете создавать фундамент данных, связывающий исходные документы, обработку AI, проверку человеком и нижестоящие системы. Ваш фокус — надёжная обработка, понятные модели данных и прослеживаемость на протяжении всего жизненного цикла документа. Что вы будете делать Проектировать конвейеры приёма и обработки документов для PDF, XML и связанных технических данных. Создавать рабочие процессы для парсинга, обогащения, валидации, индексирования и экспорта. Определять модели данных для структуры документов, извлечённых сущностей, задач технического обслуживания и ссылок на источники. Внедрять версионирование документов, историю обработки и воспроизводимую повторную обработку. Обеспечивать устойчивость конвейеров за счёт повторных попыток, мониторинга, автоматических проверок и чёткой обработки сбоев. Работать с AI-инженерами над переводом workflow извлечения и поиска в продакшн. Поддерживать интеграции с инструментами авторинга, API заказчиков и ERP-системами. Что вы приносите Опыт проектирования и эксплуатации продакшн-конвейеров данных. Сильные навыки Python, SQL и моделирования данных. Опыт с оркестрацией workflow, асинхронной обработкой и объектным хранилищем. Практический подход к тестированию, наблюдаемости и качеству данных. Опыт с облачной инфраструктурой, контейнерами и infrastructure as code. Способность брать на себя ответственность от начального проектирования до продакшн-поддержки. Чёткая коммуникация на английском языке. Полезный дополнительный опыт Обработка документов, XML. Поисковые индексы, векторные базы данных или AI-конвейеры данных. Мультитенантные платформы и среды приватного развёртывания. Почему стоит присоединиться к Tracium? Возьмите на себя ответственность за архитектуру данных растущего продукта и помогите сделать сложную техническую информацию надёжной, доступной для поиска и пригодной к использованию. Следите за нашим путём Следите за Tracium в LinkedIn https://www.linkedin.com/company/tracium/ — обновления продукта, инженерные инсайты и будущие возможности. Подать заявку Отправьте своё CV или профессиональный профиль и краткое описание конвейера или платформы данных, которую вы построили, включая ваш вклад и решённые задачи. Мы приветствуем кандидатов любого происхождения. Вам не нужно соответствовать всем перечисленным требованиям, чтобы подать заявку. Find Jobs in Germany 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
Ещё в Tracium
4 активные вакансии в компании
Стажёр AI/Data инженер (part-time)
~836 422 ₸ оценка по стеку, все рынки
Tracium строит AI-инструменты, которые превращают сложные технические мануалы в структурированную и прослеживаемую информацию, начиная с морской отрасли. Стажёру предстоит работать с парсингом документов, OCR и извлечением данных, писать Python-скрипты и прототипы на AI-моделях, готовить датасеты и проверять качество извлечения. Нужны базовые навыки Python, Git и API, понимание LLM и ML, а также хороший английский; предлагают наставничество, код-ревью и реальные задачи с влиянием на продукт.
Full-stack разработчик (TypeScript/React + Python/Node.js)
~1 017 270 ₸ оценка по стеку, все рынки
Tracium делает AI-платформу для технической документации и ищет разработчика, который будет строить редактор структурированных документов, интерфейсы для проверки AI-подсказок и бэкенд-API. Нужны уверенные TypeScript и React, опыт с Python или Node.js, проектирование API и работа с реляционными базами. Работа удалённая, с прямой связью с основателями и влиянием на продукт.
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.
Похожие вакансии
6 вакансийИнженер по AI-разработке и SQL Server (Data Migration)
~1 350 000 ₸ оценка по всем рынкам
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.
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.