Data Analyst / Data Engineer (LLM/AI, Data)

Data Analyst / Data Engineer (LLM/AI, Data) Employment type: Полный рабочий день Grade: Senior Salary: от 240 000 до 250 000 ₽ Skills: Python, SQL, ETL, PostgreSQL, Объектное хранилище S3, Greenplum, Oracle Description: Привет! Меня зовут Елизавета. 👋 Я представляю группу компаний Top Selection. Мы занимаемся трудоустройством IT-специалистов на проектную занятость. На данный момент мы в поиске Data Analyst / Data Engineer (LLM/AI, Data) Формат работы: Удаленный Локация и гражданство: РФ Оформление: только как ИП ✅ Задачи: Сбор данных из внутренних сервисов, LLM Gateway, GitLab, Jira, логов AI-агентов и других источников. Проектирование и наполнение баз данных и аналитических витрин для оценки использования CodeGen-платформы. Анализ активности пользователей, сценариев и профилей использования AI-инструментов. Исследование утилизации ресурсов, качества, производительности и эффективности сервисов. Формулирование и проверка гипотез о влиянии LLM на процессы разработки, тестирования, аналитики и DevOps. Обработка структурированных и неструктурированных данных: логов, программного кода, merge request’ов, текстов и результатов работы LLM. Разработка ETL/ELT-пайплайнов для загрузки, обработки и регулярного обновления данных. Работа с S3, PostgreSQL, Greenplum, Oracle и другими источниками и хранилищами данных. Участие в создании RAG-решений: подготовка и индексация данных, наполнение векторных баз, разработка пайплайнов обновления индексов. Создание инструментов поиска и получения данных для AI-агентов. Подготовка продуктовых и технических метрик, дашбордов и визуализаций с использованием Superset, Streamlit и Python. 👨‍💻 Требования: Отличное владение Python. Уверенная работа с pandas, Polars или аналогичными инструментами обработки данных. Уверенное знание SQL. Опыт работы с реляционными СУБД и хранилищами данных. Практический опыт разработки ETL/ELT-пайплайнов. Опыт работы хотя бы с одним инструментом оркестрации процессов обработки данных. Уверенное владение AI-инструментами для разработки: Claude Code, Codex или аналогами. Регулярное использование AI-инструментов в разработке и аналитике. Умение самостоятельно исследовать данные, формулировать гипотезы и находить способы их проверки. Опыт работы со структурированными и неструктурированными данными. ➕ Будет плюсом: Опыт работы с Apache Airflow. Опыт разработки решений на базе LLM, GenAI, RAG или AI-агентов. Опыт работы с векторными базами данных и поисковыми системами. Понимание Git, GitLab и современных процессов разработки ПО. Базовые знания Data Science и методов статистического анализа. Обязательные технологии/инструменты: Python, pandas/Polars, SQL, реляционные СУБД и хранилища данных, ETL/ELT, инструменты оркестрации, Claude Code/Codex или аналоги, S3, PostgreSQL, Greenplum, Oracle, Superset, Streamlit. Желательные технологии/инструменты: Apache Airflow, LLM/GenAI/RAG/AI-агенты, векторные базы данных и поисковые системы, Git, GitLab, Data Science, статистический анализ.