Data Scientist / Data Engineer (m/w/d)

Автоматический пересказ вакансии на русском. Полный текст на языке оригинала и форма отклика — на сайте работодателя.

Специалист по данным и ИИ в компании группы Würth: разработка data- и AI-приложений, обучение ML-моделей и вывод их в продакшн, создание агентных систем на LLM/RAG и построение ETL/ELT-пайплайнов в Databricks.

Задачи

• Проектировать, реализовывать и развивать приложения на основе данных и ИИ
• Обучать ML-модели для решения бизнес-задач и выводить их в продакшн
• Разрабатывать ИИ-приложения с использованием LLM и RAG для агентных систем
• Проектировать и реализовывать ETL/ELT-пайплайны в среде Databricks
• Мониторить, масштабировать и обеспечивать качество существующих решений (MLOps/DataOps)
• Тесно взаимодействовать с бизнес-подразделениями и переводить требования в data-driven решения

Требования

• Высшее IT-образование (информатика, бизнес-информатика, software engineering, математика, физика) или соответствующий опыт
• Практический опыт с платформой Databricks Lakehouse
• Уверенное программирование на Python и знание SQL
• Сильные аналитические навыки структурирования и анализа данных
• Желательно: опыт с Apache Spark (PySpark)
• Желательно: знание Infrastructure as Code (Terraform)
• Желательно: опыт с GitHub
• Желательно: опыт Model Deployment (MLflow) и NoSQL-баз данных
• Желательно: навыки визуализации (Power BI)
• Очень хороший немецкий (C1+) и хороший английский (B2+)

Условия

• Современный стек технологий на базе Databricks
• Свобода для экспериментов с новейшими ИИ-технологиями (LLM, агенты)
• Гибкий график и возможность выбора места работы для work-life balance
• Личное развитие и карьерный рост с растущей ответственностью
• Плоские иерархии и проектный подход к работе
• Разнообразное обучение через корпоративную академию
• Конкурентная оплата и соцпакет крупной компании: отпускные, рождественские выплаты, пенсионные отчисления, 30 дней отпуска, бонусы
• Скидки на продукцию компании и доступ к corporate benefits

Навыки

• Python
• SQL
• Databricks
• Apache Spark
• PySpark
• Terraform
• GitHub
• MLflow
• NoSQL
• Power BI
• LLM
• RAG
• MLOps
• DataOps
• ETL/ELT