Junior ML Engineer / Data Engineer (Python)

#вакансия #mlops #dataengineering #healthtech #fulltime #москва

Вакансия: Data / ML Platform Engineer (Middle+ / Senior)
Компания: AstraTech
Формат: гибридный / удаленный по РФ
Локация: Москва
Занятость: full-time
Вилка: 280 000 - 400 000 ₽ гросс

HealthTech стартап создает продукт поддержки врачебных решений, который делает процессы в здравоохранении эффективнее и помогает врачам принимать более точные решения 🕊

Сейчас команда строит Data Platform и ML / LLM Platform. Это единый путь данных: от загрузки из разных источников до измеренного результата модели. Команда ищет инженера, который возьмет на себя подготовку данных и инструменты для ML-команды и сможет сам проводить эксперименты с моделями.

Вам предстоит:
— Разрабатывать Python / SQL-пайплайны загрузки и обработки данных из файлов, API и информационных систем.
— Проектировать таблицы хранилища: сущности, связи, правила преобразования.
— Встраивать псевдоанонимизацию и проверки качества в потоки данных.
— Готовить признаки и версионируемые train/validation/test-выборки.
— Обеспечивать прослеживаемость и воспроизводимость ML / LLM-экспериментов.
— Вместе с ML-командой развивать оценку моделей, подготовку данных для RAG и дообучения.

Ожидаем от вас:
— Уверенные Python и SQL, поддерживаемый код за пределами ноутбуков.
— Практический опыт ETL / ELT: оркестрация, инкрементальная обработка, повторные запуски.
— Опыт с S3, Parquet, pandas / Polars / PyArrow.
— Понимание жизненного цикла ML: выборки, baseline, метрики, проверка утечек.
— Опыт с MLflow, ClearML или аналогами; Linux, Git, Docker, CI/CD.
— Умение работать с чувствительными данными.

Будет плюсом:
— Опыт с медицинскими данными, МИС и клиническими справочниками.
— Практический NLP / LLM: извлечение данных из текста, embeddings, RAG.
— PyTorch / Hugging Face, дообучение и inference на GPU.
— Опыт превращения исследовательского прототипа в регулярный пайплайн.

Почему интересно:
— Проект, который действительно приносит пользу людям.
— Возможность строить платформу с нуля и влиять на архитектуру.
— Работа на стыке Data Engineering, MLOps и LLM с современным стеком.

Направляйте ваши отклики с резюме - •••••••• 📩

Senior Big Data Engineer в Lamoda

💰По итогам собеседования (ср. рын. зп 300 000 ₽ – 420 000 ₽)

📌Условия и бонусы:
Фултайм, офис (МСК).

📌Наши ожидания:
– Kubernetes — понимание ресурсной модели, просмотр конфигураций, troubleshooting;
– Опыт работы с Hadoop (HDFS, Hive Metastore);
– Опыт работы со Spark (spark SQL, streaming, понимание ньюансов работы с pyspark);
– Apache Icberg – владение процедурами, snapshots, maintenance;
– Глубокое понимание Airflow (2, 3) – идемпотентность, assets, backfills;
– Уверенное знание Git, CI/CD;
– Python, Scala/Java – ООП, проектирование библиотек, интеграционные/юнит тесты.

✍🏼••••••••

#вакансия #dataengineer #python #sql #llm #rag #ai #data #удаленка #работа #itвакансии #senior

🚀 Senior Data Engineer (AI / LLM focus) | компания TopSelection
📍 РФ | Удалённо / Офис по желанию | Проектная роль
Ищем сильного Data-инженера для прототипирования корпоративных AI-ассистентов.
Это роль на стыке классического DE и AI: нужно не просто строить пайплайны, но и готовить контекст для LLM, оценивать качество RAG и бороться с галлюцинациями.

🎁 Условия:
💰 Условия: 350 000 – 400 000 ₽ Gross
🌍 Удаленно: Полная свобода выбора формата: удалёнка из любого города РФ или офис (по желанию).
📃Оформление: по договору ИП

🛠 Кого мы ищем:
• 5+ лет опыта в Data Engineering / разработке аналитических решений.
• Уверенный Python и SQL, опыт с API, ETL/ELT, DWH.
• Понимание принципов LLM, RAG, retrieval, embeddings (опыт работы — жирный плюс, но если глубоко погружен в тему — welcome).
• Умение быстро собирать PoC, исследовать источники и находить нестандартные решения.

⚙️ Что предстоит делать:
• Готовить данные (API, SQL, файлы) и собирать прототипы для AI-ассистента до передачи в продакшен.
• Подготавливать контекст для RAG, тестировать поиск и сопоставление сущностей.
• Формировать golden dataset и автоматизировать тестирование ассистента (массовый прогон сценариев).
• Считать метрики качества (retrieval, hallucinations) и локализовывать причины ошибок.

📩 Как откликнуться: •••••••• c пометкой Data Engineer (AI / LLM focus)

⚠️Убедительная просьба ознакомиться с правилами безопасности при отклике на вакансии в Телеграме. Последнее время увеличилось число мошеннических схем, когда мошенники прикрываются работодателем