Инженер по автоматизации AI (Senior), финтех

Чем предстоит заниматься:

• Выгружать, очищать, нормализовать и объединять данные из разных корпоративных источников для прототипирования ассистента.
• Быстро собирать PoC и технические прототипы (API, SQL, файловые выгрузки, интеграции с каталогами и др.) для проверки продуктовых и технических гипотез.
• Подготавливать данные для RAG/retrieval: создавать индексируемые представления, тестировать качество поиска и сопоставления сущностей.
• Совместно с бизнес- и data-аналитиками формировать golden dataset на базе реальных discovery-кейсов и эталонных результатов.
• Автоматизировать массовое тестирование ассистента: прогон сценариев, сравнение фактического результата с эталоном, фиксация и классификация ошибок.
• Формировать и автоматизировать метрики качества (полнота/корректность требований, корректность найденных источников/сущностей, пропуски, hallucinations, качество retrieval).
• Формировать regression-наборы и проверять, что изменения (логики, prompts, RAG, модель) не ухудшают ранее работающие сценарии.
• Анализировать результаты пилотов, локализовывать причины ошибок (данные, retrieval, контекст, правила, реализация) и предлагать меры.
• Готовить и передавать в IT завершённые прототипы, алгоритмы обработки данных, результаты экспериментов и технические требования для промышленной реализации.

Для нас важно:

• 3+ лет опыта в data engineering, автоматизации или разработке аналитических решений.
• Уверенное владение Python и SQL; опыт обработки, трансформации и нормализации данных.
• Практический опыт работы с API и JSON; понимание и участие в ETL/ELT-пайплайнах; интеграция разных источников данных.
• Умение быстро собирать PoC и технические прототипы для проверки гипотез.
• Понимание архитектуры DWH, моделей данных и практик Data Quality; опыт работы с корпоративными данными.
• Знание принципов LLM, RAG, retrieval и embeddings.
• Опыт подготовки датасетов, автоматизации проверок и анализа результатов.
• Самостоятельность в изучении источников данных и выборе технических решений.
• Уверенное знание Python и SQL, опыт обработки и преобразования данных.
• Опыт работы с API/JSON, ETL/ELT и интеграцией источников.
• Опыт работы с векторными индексами (FAISS, Milvus, Pinecone и т. п.).

Главный принцип SkillStaff - Выбирай!

• ЭКСПЕРТИЗА. Делай выбор в пользу проектов с разным уровнем сложности и экспертных команд, где можно работать с лучшими специалистами и обмениваться опытом.
• 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. Создавай идеальные условия для своей работы: удаленный формат работы.