СБЕР
Data engineer/ML engineer (GenAI)
Что JobRadar наблюдает сейчас
Балл строится только на фактах из источников: свежести подтверждения, возрасте записи и происхождении вакансии. Это не гарантия найма и не оценка работодателя.
Описание вакансии
Мы разрабатываем инновационную платформу на основе генеративного искусственного интеллекта (GenAI), предназначенную для автоматизации создания и управления маркетинговыми кампаний. Основной целью нашего продукта является генерация персонализированных коммуникаций в автономном режиме, где мультиагентные системы самостоятельно анализируют данные аудитории, разрабатывают стратегии, создают контент и оптимизируют результаты в реальном времени.
Первый этап отбора на эту вакансию — общение с AI-рекрутером. После отклика ждите сообщение от него, диалог займёт примерно 10 минут. Задача AI-рекрутера — уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры. AI-рекрутер только начинает свой путь, поэтому просим относиться с пониманием. Ваш опыт и участие помогут сделать его удобным и полезным для всех!
Обязанности
- разработка и деплой мультиагентных систем, осуществляющих обработку и генерацию коммуникаций в режиме реального времени
- проработка архитектуры хранилища данных, а также его интеграцию с внешними системами
- проектирование и разработка аналитических витрин данных для целей аналитики и моделирования
- загрузка, очистка и трансформация больших объемов данных из различных источников в рабочую область (платформы GreenPlum и Hadoop)
- мониторинг и оптимизация процессов загрузки, преобразования данных и сборки витрин
- контроль качества загружаемых данных, разработка автоматизированных инструментов для оценки качества данных
- участие в анализе требований, оценке трудоёмкости задач и планировании релиза совместно с командой.
Требования
- опыт работы в качестве Data Engineer / MLE от 3 лет
- знание SQL на продвинутом уровне (аналитические функции, подзапросы, хранимые процедуры, оптимизация запросов)
- отличное знание Python/Scala и библиотеки pySpark
- знание основных понятий и концепций Data Warehousing и Big Data
- опыт разработки ETL-процессов
- опыт работы с большими объемами данных, построения хранилищ и витрин данных
- опыт работы…
Здесь показан очищенный фрагмент описания из источника. Полные условия и актуальность вакансии проверьте на странице работодателя.