Senior AI/ML and Data Engineer (m/f/d)

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

Senior-инженер в международную AI-команду Ericsson для проектирования масштабных data-платформ и AI/ML-систем для сетей 5G. Роль предполагает техническое лидерство, архитектуру end-to-end data-пайплайнов и менторство инженеров.

Задачи

• Проектировать и разрабатывать архитектуру крупномасштабных data-платформ для AI/ML-нагрузок
• Вести полный жизненный цикл data-пайплайнов: от ingestion и ETL до real-time streaming (Kafka, REST/gRPC)
• Проектировать решения для распределённой обработки данных
• Вести разработку AI/ML-моделей от feature engineering до продакшн-деплоя и мониторинга
• Проектировать хранилища данных на SQL, NoSQL и векторных БД
• Выстраивать фреймворки качества, governance и приватности данных
• Развивать MLOps-стратегию: оценка моделей, автоматизация деплоя, мониторинг
• Проводить технические design review и задавать архитектурные паттерны
• Менторить senior- и mid-level инженеров
• Взаимодействовать с кросс-функциональными командами

Требования

• Степень бакалавра или магистра в Computer Science, Engineering, Mathematics или смежной области
• 6+ лет профессиональной разработки ПО с техническим лидерством на Python, C++ и Java
• 4+ года опыта data engineering с экспертизой в архитектуре пайплайнов и обработке больших данных
• 3+ года hands-on разработки AI/ML в продакшене
• Продвинутый Python и опыт с библиотеками для data и ML
• Глубокая экспертиза в распределённой обработке данных (PySpark, Apache Spark)
• Знание реляционных, нереляционных и векторных БД
• Опыт с REST API, gRPC, Kafka и event-driven архитектурами
• Опыт ведения технических команд и менторства
• Отличный английский

Условия

• Работа над data- и AI-инфраструктурой для сетей 5G
• Международная команда
• Возможность влиять на техническое направление и развивать инженеров
• Equal Opportunity Employer

Навыки

• Python
• C++
• Java
• PySpark
• Apache Spark
• Kafka
• REST API
• gRPC
• SQL
• NoSQL
• vector databases
• MLOps
• Docker
• Kubernetes
• CI/CD
• AWS
• Azure
• GCP
• GenAI
• LLM
• RAG
• knowledge graphs
• GDPR