AI Data Enablement Engineer

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

Инженер по данным в Digital Finance IT: строит AI-enablement слой поверх корпоративной data-платформы, чтобы бизнес-пользователи Finance работали с управляемыми данными на естественном языке. Это роль data platform engineering, а не data science: семантические слои, управляемые датасеты и встроенная аналитика, а не обучение моделей.

Задачи

• Проектировать и строить AI-ready data products на Databricks: доверенные датасеты с бизнес-семантикой, KPI, иерархиями и привязкой к бизнес-глоссарию
• Реализовывать семантические слои и управляемые датасеты для традиционного BI и запросов на естественном языке
• Разворачивать и сопровождать Databricks Genie spaces с Unity Catalog, настраивать их на точность и востребованность
• Строить RAG-пайплайны и приложения разговорной аналитики на управляемых корпоративных данных, включая Streamlit или Databricks Apps
• Разрабатывать ETL/ELT-пайплайны (dbt, Airflow, PySpark) для поддержки доверенных данных
• Внедрять data governance: RBAC, row/column-level security, маскирование, lineage, аудируемость, каталог и метаданные в регулируемой фармацевтической среде
• Оптимизировать стоимость и производительность платформы (размеры warehouse, тюнинг кластеров, оптимизация запросов) и AI-части (токены, кэширование, маршрутизация моделей)
• Работать с бизнес-заказчиками Finance, переводя требования в семантические модели и управляемые датасеты

Требования

• 5+ лет практического data engineering на облачных data-платформах, Databricks подтверждён реальными проектами
• Прямой опыт работы с Databricks Genie: построение, настройка и тюнинг в продакшене или продвинутых пилотах, включая Genie spaces с семантическими моделями
• Опыт поставки семантических слоёв и доверенных датасетов с определениями KPI, иерархиями и привязкой к бизнес-глоссарию
• Уверенное владение dbt, PySpark, SQL, Python
• Оркестрация через Airflow, Databricks Workflows или аналоги
• Data governance в регулируемых средах: RBAC, RLS, маскирование, lineage, аудируемость
• Опыт интеграции структурированных и неструктурированных данных (PDF, SharePoint/Teams, корпоративные источники знаний) в AI-enablement workflows

Условия

• Удалённая работа
• Проект в Digital Finance IT крупного клиента
• Регулируемая фармацевтическая среда
• Nice to have: опыт в pharma/life sciences или регулируемых финансовых услугах, Veeva CRM, IQVIA, SAP, клинические данные, сертификация Databricks Data Engineer Professional, LangChain, LlamaIndex, оптимизация затрат на compute и LLM

Навыки

• Databricks
• Databricks Genie
• Unity Catalog
• dbt
• PySpark
• SQL
• Python
• Airflow
• Databricks Workflows
• RAG
• Streamlit
• Databricks Apps
• RBAC
• RLS
• data governance
• LangChain
• LlamaIndex