Продуктово-ориентированный Full-Stack / AI инженер для платформы веб-аналитики данных
Нужен продуктово-мыслящий full-stack/AI инженер для AI-платформы, которая собирает и структурирует данные с публичных сайтов и документов, извлекает информацию через LLM и показывает её в дашборде. Ключевые требования — Python и/или Node.js, веб-скрапинг, работа с PDF, LLM-извлечение и классификация, проектирование БД и пайплайнов данных, prompt engineering. Старт с короткого тестового проекта, при успехе — постоянная роль с ответственностью за архитектуру платформы.
Отклик отправляется на сайте источника. Регистрация в Taylor для перехода не нужна.
Зарплата не указана — оценили по рынку
На основе 91 похожих вакансий за 90 дней.
Что предстоит делать
Краткое описание # Название вакансии Full-Stack / AI-инженер с продуктовым мышлением для платформы анализа веб-данных # Описание вакансии Мы создаём платформу на основе AI, которая собирает, структурирует и анализирует информацию с публичных сайтов и из документов. Система должна обрабатывать неструктурированные реальные данные от множества организаций, извлекать полезную структурированную информацию, сохранять её в базе данных и отображать через пользовательский dashboard. Это не базовый проект по scraping. Мы ищем человека, способного продумать архитектуру системы, data pipelines, структуру базы данных, workflow-процессы извлечения данных с помощью AI и дизайн продукта. Подходящий кандидат должен уметь взять существующий MVP, разобраться в заложенной в него логике и помочь переработать его в более масштабируемую и конфигурируемую систему. # Над чем вы будете работать Вы будете помогать проектировать и создавать платформу, которая умеет: * Обнаруживать и обрабатывать публичные веб-страницы и документы. * Извлекать структурированную информацию из неструктурированного текста и PDF. * Нормализовать информацию в базе данных. * Отслеживать обновления с течением времени. * Обнаруживать дубликаты и изменения. * Классифицировать записи и присваивать им оценку на основе настраиваемых правил. * Сопоставлять структурированные записи с профилями, заданными пользователем. * Поддерживать dashboard для проверки, фильтрации и управления workflow. * Обеспечивать настраиваемость системы под разные сценарии использования. # Требуемые навыки Вы хорошо подходите, если у вас есть опыт с: * Python и/или Node.js * Web crawling / scraping * Извлечение данных из PDF и документов * Извлечение и классификация на основе LLM * Проектирование баз данных * Full-stack разработка * Data pipelines * Проектирование AI-workflow * Prompt engineering * Работа с неструктурированными реальными данными Плюсом будет опыт работы с: * Публичные веб-данные * Поисковые или мониторинговые системы * Workflow-dashboard * Векторные базы данных * Supabase / Postgres * Playwright * OpenAI / Claude API * LangChain / LlamaIndex или аналогичные инструменты # Важно Мы не ищем человека, который умеет только скрапить сайты. Мы ищем того, кто поможет превратить MVP в структурированную, масштабируемую платформу для интеллектуального анализа данных. Вам должно быть комфортно размышлять о: * Модели данных * Качество извлечения * Надёжность источников * Обнаружение изменений * Дедупликация * Настраиваемая логика скоринга * Workflow-процессы с участием человека (human review) * Удобство использования продукта # Что мы ищем Сильный кандидат мыслит категориями: * Источники * Документы * Записи * Доказательства * Конфигурации * Профили * Совпадения * Прогоны обработки * Workflow проверки * Качество данных * Дедупликация * Отслеживание изменений * Объяснимый скоринг Слабый кандидат будет говорить только о скрапинге страниц. # Условия сотрудничества Начало — короткий тестовый проект. В случае успеха это может перерасти в постоянную инженерную роль. Мы ищем человека, который со временем сможет взять на себя ответственность за архитектуру и разработку платформы. # Чтобы откликнуться Пожалуйста, ответьте на следующие вопросы: 1. Опишите похожую систему, которую вы строили или знали бы, как построить. 2. Как бы вы отделили логику, специфичную для конкретного сценария использования, от ядра платформы? 3. Как бы вы определяли, является ли запись новой, обновлённой, дубликатом, устаревшей или больше не актуальной? 4. С какой схемы базы данных вы бы начали? 5. Что бы вы автоматизировали, а где оставили бы проверку человеком? 6. Пожалуйста, поделитесь примерами релевантных работ, если они есть. Заявки без продуманных ответов не рассматриваются.
Стек и инструменты
Подходит ли вам эта вакансия?
Зарегистрируйтесь и загрузите резюме — посчитаем % совпадения с этой вакансией, подсветим сильные стороны и что стоит подтянуть
Похожие вакансии
6 вакансий
Архитектор LLM
~2 464 956 ₸ оценка
LITSLINK ищет архитектора LLM для построения production-системы анализа документов и извлечения структурированных данных: нужно спроектировать пайплайн от начала до конца и лично участвовать в реализации ключевых компонентов. Ждут опыт вывода 3+ LLM-систем в продакшен, глубокие знания NLP, RAG, гибридного поиска, эмбеддингов, реранкинга, дедупликации и оценки качества (Precision/Recall, golden sets, CI quality gates), сильный Python. Предлагают удалённую работу, первые 2+ месяца полная занятость с переходом на part-time, прямую коммуникацию с командой и клиентом и долгосрочное сотрудничество.
Разработчик PostgreSQL
~1 845 740 ₸ оценка
Разработчик баз данных PostgreSQL: пишешь и поддерживаешь модули на PL/pgSQL, проектируешь структуру данных, оптимизируешь запросы и код, делаешь экранные формы Xsquare и ведёшь техническую документацию. Нужны уверенный PL/pgSQL, навыки оптимизации запросов и опыт работы в команде разработчиков, плюсом будет Oracle PL/SQL. Предлагают удалёнку или офис, оформление по ТК РФ с первого дня, ДМС со стоматологией и корпоративную пенсионную программу.
AI Engineer
~2 464 956 ₸ оценка по стеку
HOLYWATER TECH шукає AI Engineer, який будуватиме агентські пайплайни для ШІ-генерації серіалів: від сценарію до генерації відео та монтажу без ручних етапів, з виводом прототипів у продакшн. Основний стек — TypeScript, Nest.js, Next.js, PostgreSQL, Redis, Docker, плюс досвід з Agentic AI (multi-agent, tool calling, MCP, RAG) та генеративним відео (FFmpeg, video APIs). Потрібно 3-4+ роки досвіду в розробці; працювати можна віддалено, з офісу в Києві чи Львові або за кордоном, з навчанням, страховкою та 20 днями відпустки.
Middle Data Engineer (с опытом работы со Snowflake)
~1 845 740 ₸ оценка по стеку
Middle Data Engineer (Snowflake) в международную компанию Innovecs для поддержки финансовых, биллинговых и операционных данных. Нужно 3+ года опыта, уверенное владение Microsoft SQL Server в Azure, Snowflake, ETL и оптимизация сложных запросов и хранимых процедур, а также продвинутый английский. Предлагают удалённый формат работы, гибкий график, страховку, оплачиваемые отпуска и доступ к центру обучения.
AI Lead (LLM, R&D & Enterprise AI)
~2 044 624 ₸ оценка по стеку
Нужно внедрять ИИ во внутренние процессы Domino's Pizza: интегрировать LLM (OpenAI, Anthropic, Gemini и локальные модели), строить MCP-серверы, AI-агентов и RAG-поиск по корпоративным данным с подключением к ERP, CRM и базам данных. Ключевые требования — Python, SQL, работа с LLM API, embeddings и векторными базами, Docker, Linux, опыт R&D и fine-tuning. Полностью удалённая работа, уровень Senior+/Lead/Principal, по сути роль драйвера AI-трансформации с потенциалом Head of AI.
Инженер данных (Data Engineer)
~2 464 956 ₸ оценка
Stape — глобальная продуктовая IT-компания, лидер рынка server-side tracking с нагрузкой 5+ млрд запросов в день, ищет опытного Data Engineer в команду аналитики. Нужно проектировать и строить дата-платформу: batch- и streaming-пайплайны, ETL/ELT, интеграции с CRM, модели данных для аналитики; стек — SQL, Python, GCP (BigQuery, Pub/Sub, Dataflow), Airflow, dbt/Dataform, требуется 4+ года опыта и английский Upper-Intermediate. Предлагают полную удалёнку с гибким графиком, бюджет на обучение и здоровье, 30 дней PTO и работу над высоконагруженным продуктом международного уровня.