C

Senior Software Engineer - Integrations - AI/ML (Python)

The Connectors team is the bridge between ClickHouse and the broader ecosystem. We build and maintain the integrations that make ClickHouse accessible to millions of developers, data practitioners, and AI agents worldwide, from high-level…

clickhouse

↑ Вакансия с автоподнятием
Зарплата не указанаГерманияИспанияСШАКанадаИзраильSan FranciscoУдалёнка

The Connectors team is the bridge between ClickHouse and the broader ecosystem. We build and maintain the integrations that make ClickHouse accessible to millions of developers, data practitioners, and AI agents worldwide, from high-level data visualization plugins (Tableau, PowerBI, Superset, Metabase) to connectors for data frameworks (Apache Spark, Flink, Kafka Connect, Fivetran), orchestration platforms, and AI tooling.

Our work directly shapes how companies process massive datasets: real-time analytics platforms that ingest millions of events per second, observability systems that monitor global infrastructure, and, increasingly, AI-powered data applications that redefine how teams work with data. We collaborate closely with the open-source community, internal teams, and enterprise users to ensure ClickHouse integrations set the standard for performance, reliability, and developer experience.

About the role

As a Senior Software Engineer specializing in the AI & ML ecosystem, you'll be a core contributor owning and evolving critical parts of ClickHouse's AI ecosystem. This role sits at the intersection of high-performance database engineering and developer experience. You'll craft tools that enable Engineers and Data Scientists to harness ClickHouse's speed and scale in the frameworks they already use.

We're looking for someone who has firsthand experience as an AI & MLEngineer or Data Scientist. The data practitioner's world is shifting rapidly: databases are no longer just query targets, but they're becoming active participants in AI-powered workflows, serving as vector stores for RAG pipelines, backends for LLM-powered agents, and real-time feature stores for ML inference. You understand these workflows not from the outside, but because you've operated within them. You don't just build integrations, you bring product-level insight into what we should build and why.

You'll own the full lifecycle of key AI/ML integrations, driving architecture, performance, and feature direction across AI & LLM Ecosystem: LangChain, LlamaIndex, n8n, and broader AI tooling: embedding pipelines, retrieval-augmented generation with ClickHouse as a vector store, ML feature stores, and LLM-powered data applications.

ClickHouse's columnar architecture and query performance make it exceptionally well-positioned in this new landscape. Your job is to make that potential real:  building the robust, production-ready connectors that make ClickHouse the natural choice when data practitioners design their next-generation AI and data systems.

What you'll do

  • Own and evolve ClickHouse's Python connector and SDK ecosystem, raising the bar on performance, reliability, and API design

  • Drive the AI/LLM integration strategy:  designing connectors and patterns that make ClickHouse a natural fit in RAG architectures, ML feature pipelines, and LLM-powered data applications

  • Engage actively with the open-source community: triage issues, support contributors, advocate for users, and shape the roadmap based on real-world feedback

  • Collaborate with Product, Cloud, and other engineering teams to align integration work with broader platform priorities

  • Bring a practitioner's perspective to roadmap decisions, grounding prioritization in genuine Data Engineer and Data Scientist workflows

About you

  • 7+ years of software development experience, including hands-on time as a Data Scientist or ML Engineer

  • Deep, proven experience designing, building, and maintaining production-grade Python connectors, SDKs, or integrations for at least one major platform (orchestration, BI, MLOps, or data transformation)

  • Hands-on experience applying AI/ML in production data-engineering contexts: embedding generation, vector search, feature pipelines, or LLM-powered tooling that shipped and ran in production

  • Solid experience with the Python data ecosystem: Pandas, NumPy, Pydantic, and related libraries

  • Strong database fundamentals: SQL, data modeling, query optimization, and familiarity with OLAP/analytical databases

  • Solid experience with concurrent Python: threading, multiprocessing, and async patterns

  • Outstanding written and verbal communication; comfortable collaborating across engineering functions and with open-source communities

Bonus points for:

  • Prior experience as a Data Engineer or Data Scientist in a product-facing or platform role

  • Familiarity with ClickHouse or similar high-performance OLAP platforms

  • Familiarity with the JVM ecosystem

  • Experience deploying AI/ML models in production, including inference APIs and vector databases

  • Familiarity with tools like dbt, Airflow, Dagster, Prefect is a plus

Perks

  • Flexible work environment - ClickHouse is a globally distributed company and remote-friendly. We currently operate in over 25 countries.

  • Healthcare - Employer contributions towards your healthcare.

  • Equity in the company - Every new team member who joins our company receives stock options.

  • Time off - Flexible time off in the US, generous entitlement in other countries.

  • A USD$500 Home office setup if you’re a remote employee.

  • Global Gatherings – We believe in the power of in-person connection and offer opportunities to engage with colleagues at company-wide offsites.

Culture - We All Shape It

As part of a rapidly scaling start-up, you will be instrumental in shaping our culture.

Are you interested in finding out more about our culture? Learn more about our values here. Check out our blog posts or follow us on LinkedIn to find out more about what’s happening at ClickHouse.

Equal Opportunity & Privacy

ClickHouse provides equal employment opportunities to all employees and applicants and prohibits discrimination and harassment of any type based on factors such as race, color, religion, age, sex, national origin, disability status, genetics, protected veteran status, sexual orientation, gender identity or expression, or any other characteristic protected by federal, state or local laws.

Please see here for our Privacy Statement.

Похожие вакансии AI инженер

Сайты компаний
мтс
от 300k ₽РоссияМоскваУдалёнка

МТС Web Services (MWS) - бигтех-компания, предоставляющая облачные, AI-сервисы и платформенные решения под разные задачи бизнеса: от работы с данными до разработки продуктов и оптимизации процессов. Также мы запустили новую публичную платформу собственной разработки — MWS Cloud Platform.
xOps Copilots – это технологическое решение, представляющее собой единую платформу для разработки, внедрения и масштабирования интеллектуальных цифровых агентов и копилотов. Эти агенты — автономные программные сущности на базе ИИ, способные выполнять задачи, принимать решения, обучаться и адаптироваться в реальном времени для автоматизации внутренних бизнес-функций.

Задачи

проектировать архитектуру и программировать пайплайны для бизнес-копайлотов;
самостоятельно разрабатывать решения от прототипа до вывода в пром: реализация логики, обработка ошибок, масштабирование и обеспечение отказоустойчивости;
разрабатывать и дорабатывать LLM/RAG-копайлоты: реализация сложной агентской логики, оркестрация вызовов, управление контекстом;
работать с неструктурированными источниками (PDF, Excel, сканы договоров, локальные нормативные акты);
реализовывать RAG-системы: настройка пайплайнов индексации документов, работа с эмбеддингами, управление векторными базами данных;
при необходимости - дообучение или адаптация моделей под специфику домена.

Требования

опыт разработки на Python, работа с LLM API (OpenAI, Claude или аналогичными);
практический опыт построения RAG-систем: индексация документов, эмбеддинги, векторные БД;
опыт интеграции с корпоративными системами через API (SAP, OEBS/1С, коннекторы Confluence/Jira и т.п.);
понимание основ аналитики эффекта: как считать ROI/эффект внедрения, работа с метриками ;
умение самостоятельно доводить проект от MVP до прод-эксплуатации.

Условия

Собственную платформу MTS Ocean для получения ИТ-ресурсов, а это значит, что деплой, мониторинг, observability - не будут для вас проблемой, вы сможете сосредоточиться на фичах;
Профессиональные гильдии инженеров по направлениям, чтобы поддерживать друг друга и обмениваться опытом;
Внутреннюю площадку TechTalks для обмена опытом, дискуссий, развития навыков самопрезентации;
Участие во внешних IT конференциях. Наши эксперты выступают на ведущих профильных конференциях, таких как HighLoad++, DevOps Conf, Joker, AHA!, Матемаркетинг и другие. А еще мы организуем собственную масштабную конференцию True Tech Day и регулярно проводим митапы для разработчиков и инженеров.
Полезные курсы и вебинары в корпоративном университете и электронные библиотеки;
Медицинскую страховку с 1 месяца со 100% покрытием расходов, включая стоматологию, страхование жизни и здоровья в поездках за рубеж. А еще можно застраховать родственников с корпоративной скидкой;
Единую подписку МТС Premium — KION light в онлайн-кинотеатре KION, сервис МТС Music, 30 дней бесплатного пользования подпиской OZON Premium;
Скидки и предложения от партнеров на фитнес, занятия английским и прочее;
Отпуск 28 календарных дней + 3 дополнительных дня за ненормированный рабочий день;
Гибридный и удаленный формат.

Эта вакансия также есть на:Getmatchhh.ru
hh.ru
70k–100k ₽РоссияСтавропольУдалёнка
Задачи:
  • Продумывать логику ИИ-ботов и AI-агентов под разные сценарии: консультации, обработка заявок, ответы на вопросы, сбор данных, маршрутизация обращений, генерация документов и другие процессы.

  • Писать, тестировать и дорабатывать промпты для Gemini и других LLM-моделей.

    Настраивать работу с LLM через API: отправку запросов, обработку ответов, логирование, контроль ошибок, ограничения по токенам и обработку нестандартных ситуаций.

  • Разрабатывать backend-логику для ботов: сценарии, состояния диалога, маршрутизацию, работу с пользовательскими данными, историю общения и подключение внешних сервисов.

  • Делать простые админки и внутренние интерфейсы для управления ботами, базами знаний, настройками, пользователями и логами.

  • Поднимать и настраивать серверы для работы решений.

    Создавать и поддерживать API для связи между ИИ-ботом, сайтом, CRM, мессенджерами, базами данных и другими сервисами.

  • Дорабатывать уже существующие решения: исправлять ошибки, улучшать промпты, добавлять новые сценарии, оптимизировать скорость и стоимость работы.

Необходимые навыки:
  • Понимать, как работают LLM-модели: промпты, контекст, ограничения моделей, галлюцинации, токены, системные инструкции.

  • Иметь опыт работы с API LLM-моделей: Gemini, OpenAI, Claude или другими похожими сервисами.

  • Уметь писать промпты под конкретные задачи: консультации, классификацию обращений, извлечение данных, генерацию текстов, работу с базой знаний.

    Понимать REST API: эндпоинты, обработку запросов, вебхуки и интеграции между сервисами.

  • Уметь делать простые админки или внутренние интерфейсы для управления настройками и данными.

  • Понимать базовую безопасность: хранение API-ключей, ограничение доступа, защита админок, работа с персональными данными.

  • Уметь разбираться в чужом коде, быстро собирать прототипы и доводить их до рабочего состояния.

Условия:
  • Оформление по ТК РФ.
  • График работы 5/2 с 9 час до 18 час; суббота/воскресенье выходные.
  • Корпоративное обучение.
  • Совокупный доход составит от 70 000 руб. до 100 000 руб.
Соц.сети

Java Developer (AI / GenAI)

Зарплата не указанаРоссияМоскваОфис

#middle #офис

••••••••
Java Developer (AI / GenAI)
Полная занятость
Формат работы: офис (Москва)

☑️ Чем предстоит заниматься
-Проектирование и разработка микросервисной архитектуры на Java 17+ с использованием Spring Boot (MVC, Data JPA, Security)
-Построение пайплайнов Retrieval-Augmented Generation (RAG): от парсинга сырых данных до индексации эмбеддингов
-Разработка и поддержка векторных баз данных Qdrant: проектирование схем шардирования, настройка гибридного поиска (BM25 + Dense Vectors) и оптимизация запросов к векторному пространству
-Создание мультиагентных систем на базе LangChain/LangGraph для автоматизации бизнес-процессов (классификация, извлечение сущностей, принятие решений)
-Глубокий промт-инжиниринг: написание промптов с нуля под разные user-case'ы одного агента, внедрение техник Few-shot, Chain-of-Thought (CoT) и структурированного вывода (JSON mode)
-Отладка семантики моделей: снижение энтропии ответов, управление вариативностью через параметры инференса (temperature, top_p, штрафы), реализация механизмов самовосстановления (self-healing) при деградации внешних провайдеров LLM
-Оптимизация производительности PostgreSQL: тюнинг сложных SQL-запросов, работа с индексами (B-tree, GIN/GIST, триграммы), проектирование транзакционной изоляции
-Вынос вычислений в контейнерную среду: Docker, Kubernetes (Helm), построение отказоустойчивых CI/CD-конвейеров в GitLab CI/Jenkins

☑️ Наши пожелания к кандидатам
-Уверенное владение Java 17+. Понимание многопоточности (CompletableFuture, виртуальные потоки Project Loom — будет плюсом)
-Экспертный уровень владения стеком Spring: глубокое понимание жизненного цикла бинов, аспектно-ориентированного программирования, тонкая настройка пулов соединений БД и параметров безопасности
-Опыт проектирования реляционных моделей в PostgreSQL, умение читать EXPLAIN ANALYZE, бороться с блокировками и писать эффективные миграции (Liquibase/Flyway)
-Практический опыт работы с векторными СУБД (Qdrant) или Weaviate/Pinecone/Milvus. Понимание метрик близости (Cosine Similarity, Dot Product, Euclidean Distance)
-Опыт разработки с библиотеками LangChain и/или LangGraph. Навык построения графов состояний (State Machines) и интеграции внешних инструментов (tool calling)
-Навык написания эффективных промптов (Prompt Engineering) и управления поведением LLM без изменения весов модели
-Опыт работы с Docker и Kubernetes (написание манифестов, Helm-чартов). Знание Linux shell на уровне уверенного пользователя
-Настроенные процессы CI/CD (GitLab CI или Jenkins): сборка Maven/Gradle, покрытие тестами (JUnit 5, Testcontainers), статический анализ кода

Контакты: ••••••••

Java Job •••••••• | •••••••• | ••••••••

HireSeeker собирает вакансии со всех площадок и присылает только релевантные. Бесплатно.