Aston — аккредитованная аутсорсинговая IT-компания, работающая с 2007 года. Наш штат насчитывает 2500+ специалистов. Мы разрабатываем программное обеспечение и IT-решения в сферах Finance, Healthcare, eCommerce, IoT, Media, Big Data, ML и многом другом.
Предлагаем присоединиться в роли Data Engineer и работать над проектом заказчика.
Заказчик - крупнейший коммерческий банк страны, лидер по объему активов и цифровому развитию. Активно продвигает мобильные сервисы, ценит скорость, гибкость и неформальный подход внутри команд. Многократно отмечен престижными наградами, в том числе «Bank of the Year in Russia 2019» (The Banker) и «Best Mortgage Bank in CEE» (Global Finance).
Обязанности
- готовить данные и корпоративный контекст для прототипирования ассистента;
- 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;
- 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
- опыт работы в роли Data Engineer от 3-х лет;
- отличные знания 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, embeddings;
- опыт подготовки датасетов, автоматизации проверок и анализа результатов;
- умение самостоятельно исследовать источники данных и находить способ технической реализации задачи.
Будет плюсом
- опыт работы с AI/LLM-решениями.
Что мы предлагаем
- конкурентная зарплата, сумму обсуждаем отдельно с каждым кандидатом;
- проекты от топовых компаний;
- оформление по ТК;
- возможность выбирать формат работы: из дома, из офиса или гибридный;
- комфортные офисы в городах-центрах разработки;
- медицинская страховка (+стоматология);
- sick-days, оплачиваемый бенч, отпуск и больничные;
- частичная компенсация спортивных абонементов и компенсация расходов на оплату коворкинга;
- доплаты за менторство, ведение обучающих курсов, ревью проектов и участие в других профактивностях компании;
- прозрачная система Performance Review и ментор на все время работы;
- поэтапная система адаптации новых сотрудников;
- корпоративный портал с материалами для изучения любого нового стека и повышения уровня по своей специальности и не только;
- участие в технических митапах и конференциях в качестве гостя и спикера;
- корпоративы и тимбилдинги;
- детские праздники и мастер-классы с подарками и сладостями для семей сотрудников.