Вайти
на главную
hh•1 дн. назадСвежая вакансияОпубликована 1 день назад на hh.ru. Свежая — до 5 дней, умеренная — 6–14 дней, долгая — от 15 дней. Дата берётся с сайта-источника.Прямой откликПриоритетный откликВаше резюме и сопроводительное письмо уходят напрямую рекрутёру компании на почту, минуя общую очередь откликов на вакансию

Data Engineer / Инженер по прототипированию ассистента

УдалённоВ офисе МоскваБелая зарплатаУдаленная работаГибкий графикОфис в Москве

Ключевая задача

Подготовка данных и сборка PoC/прототипов для ассистента на базе LLM/RAG, автоматизация тестирования и метрик качества с передачей решений в промышленную IT-разработку.

Описание вакансии

О компании

SkillStaff — аккредитованная IT-компания, помогает реализовывать ежегодно порядка 500 различных ИТ-проектов для крупного бизнеса.

Обязанности

  • Готовить данные и корпоративный контекст для прототипирования ассистента: выгрузка, очистка, нормализация и объединение данных из различных источников.
  • Собирать PoC и технические прототипы для проверки гипотез до передачи в промышленную IT-разработку.
  • Реализовывать прототипы получения данных через API, SQL, файловые источники, Каталог и другие корпоративные системы.
  • Подготавливать данные для RAG/retrieval, тестировать поиск, сопоставление сущностей и качество получаемого контекста.
  • Совместно с бизнес- и data-аналитиками формировать golden dataset из реальных Discovery-кейсов и эталонных результатов.
  • Автоматизировать тестирование ассистента: массовый прогон сценариев, сравнение фактического результата с эталонным, фиксация ошибок.
  • Формировать и автоматизировать метрики качества: полнота требований, корректность найденных источников/сущностей, пропуски, hallucinations, качество retrieval.
  • Формировать regression-набор и проверять, что изменения логики, prompts, RAG или модели не ухудшают ранее работающие сценарии.
  • Анализировать результаты пилотов совместно с аналитиками и локализовывать причины ошибок: данные, retrieval, контекст, правила или реализация.
  • Передавать в IT проверенные прототипы, алгоритмы обработки данных, результаты экспериментов и технические требования для промышленной реализации.

Требования

  • 3+ лет в data engineering/автоматизации/разработке аналитических решений.
  • Уверенное знание Python и SQL, опыт обработки и преобразования данных.
  • Опыт работы с API, JSON, ETL/ELT, интеграции различных источников данных.
  • Умение быстро собирать PoC и прототипы для проверки технических и продуктовых гипотез.
  • Понимание DWH, моделей данных, Data Quality, опыт работы с корпоративными данными.
  • Понимание принципов LLM, RAG, retrieval, embedding.
  • Опыт подготовки датасетов, автоматизации проверок и анализа результатов.
  • Умение самостоятельно исследовать источники данных и находить способ технической реализации задачи.

Условия

  • 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. SkillStaff — аккредитованная IT-компания, белая зарплата и удобный график работы. Создавай идеальные условия для своей работы: удаленная работа или возможность работать как в офисе клиента, так и в комфортном офисе SkillStaff в центре Москвы на Воздвиженке.
  • РАЗВИТИЕ. Выбирай сам путь, по которому ты хочешь развиваться. Используй возможность обмена опытом и получение знаний через участие в разных проектах, совместную работу с высококвалифицированными коллегами.
  • КУЛЬТУРА. Нашу культуру создают сами сотрудники – мы их слышим и помогаем развиваться, чтобы #вместе переходить на новый уровень!