Data Engineering- Intelligent Operations (f/m/d)

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

Инженер данных в подразделение Intelligent Operations (CIS FDE Technology & Operations) в SAP. Задача — строить и поддерживать production-инфраструктуру данных, на которой работают внедрённые AI-решения: пайплайны, governance, knowledge graph и контроль качества данных.

Задачи

• Проектировать, строить и поддерживать production data pipelines для систем на базе внедрённых AI-агентов и приложений: ingestion, трансформация, обогащение и доставка данных — автоматизированные, мониторимые и отказоустойчивые
• Внедрять и обеспечивать практики data governance и compliance в клиентских проектах: приватность данных, разграничение границ данных, lineage tracking и audit trails на уровне инфраструктуры
• Строить и поддерживать инфраструктуру knowledge graph для контекста и retrieval внутренних агентов
• Разрабатывать фреймворки автоматической валидации production-данных и отслеживать деградацию качества данных до влияния на агентные решения и SLA клиентов
• Управлять жизненным циклом data-активов как продуктов: версионирование, документация, ownership, переиспользование между проектами совместно с командой Knowledge & IP
• Определять стандарты data engineering, менторить инженеров и формировать data-стратегию нового направления
• Работать с Application Engineering, Platform Engineering, delivery-сквадами и data science-командами, а также с внешними партнёрами и экосистемой SAP data & analytics

Требования

• Опыт построения и эксплуатации production data-инфраструктуры для AI-систем: реальные production-пайплайны, а не экспериментальные ноутбуки
• Глубокая экспертиза в разработке data pipelines, data governance и управлении data-инфраструктурой в cloud-native средах
• Понимание специфики качества данных в AI-native операциях: валидация, governance и трассируемость данных для агентных систем
• Опыт интеграции knowledge graph, master data management и работы с клиентскими данными в enterprise-среде — преимущество
• Умение строить масштабируемую инфраструктуру данных без ручного вмешательства
• Опыт работы на стыке подразделений: с application-инженерами, платформенными командами, delivery-сквадами и data science
• Опыт определения стандартов и практик data governance, которым следуют другие
• Навыки: Data Governance, Data Pipeline Development, Knowledge Graph Integration, Data Product Lifecycle Management, PII Handling, Context Engineering, AI Output Quality Assurance

Условия

• Работа в SAP — мировом лидере корпоративных приложений и AI
• Глобальная работа с FDE-сквадами и хабами, внешними delivery-партнёрами и экосистемой SAP data & analytics
• Обучение и развитие: программы learning and development
• Инклюзивная культура, фокус на здоровье и благополучии, гибкие модели работы
• Равные возможности и доступность при трудоустройстве

Навыки

• Data pipelines
• Data governance
• Knowledge graph
• Master data management
• PII handling
• Data quality validation
• Cloud-native
• Agentic AI
• Context engineering
• Data product lifecycle management