Обязанности:
- Собирать данные из внутренних сервисов, LLM Gateway, GitLab, Jira, логов AI-агентов и других источников.
- Проектировать базы данных и аналитические витрины для оценки использования CodeGen-платформы.
- Анализировать активность пользователей, сценарии и профили использования AI-инструментов, а также утилизацию ресурсов, качество, производительность и эффективность сервисов.
- Формулировать и проверять гипотезы о влиянии LLM на процессы разработки, тестирования, аналитики и DevOps.
- Обрабатывать структурированные и неструктурированные данные: логи, программный код, merge request’ы, тексты и результаты работы LLM.
- Разрабатывать ETL/ELT-пайплайны для загрузки, обработки и регулярного обновления данных.
- Работать с S3, PostgreSQL, Greenplum, Oracle и другими источниками и хранилищами данных.
- Участвовать в создании RAG-решений: подготавливать и индексировать данные, наполнять векторные базы, разрабатывать пайплайны обновления индексов.
- Создавать инструменты поиска и получения данных для AI-агентов.
- Готовить продуктовые и технические метрики, дашборды и визуализации с использованием Superset, Streamlit и Python.
Требования:
- Отличное владение Python, уверенная работа с pandas, Polars или аналогами и уверенное знание SQL.
- Опыт работы с реляционными СУБД и хранилищами данных, разработки ETL/ELT-пайплайнов и использования инструментов оркестрации.
- Уверенное владение AI-инструментами для разработки, такими как Claude Code, Codex или аналоги, и регулярное использование AI-инструментов в разработке и аналитике.
- Умение самостоятельно исследовать данные, формулировать гипотезы и находить способы их проверки.
- Опыт работы со структурированными и неструктурированными данными.
- Будет плюсом: опыт с Apache Airflow, LLM, GenAI, RAG, AI-агентами, векторными базами данных и поисковыми системами; понимание Git, GitLab и современных процессов разработки ПО; базовые знания Data Science и статистического анализа.
Условия: полная занятость, можно работать удалённо. Зарплата: от 240 000 до 250 000 ₽.