Инженер данных (Data Engineer) (удаленная работа)

Вакансия: Инженер данных (Data Engineer)

Описание вакансии

О проекте:

Aspirity студия веб- и мобильной разработки из Сибири, специализирующаяся на создании программных решений для международных стартапов и крупных компаний. Среди наших клиентов технологические компании Кремниевой долины, такие как Shoreline и Pinecone, а также лидеры рынков России, Европы и Азии, включая РУСАЛ, NGenix (в составе группы Ростелеком ) и Schibsted.

Мы развиваем направление outstaff-сотрудничества и формируем команды, которые работают в продуктах клиентов, оставаясь при этом частью инженерной культуры Aspirity.

Параллельно мы запускаем крупный внутренний проект в области AI систему автоматизации проектирования складских комплексов. Цель проекта внедрение интеллектуальных ассистентов и цифровых пайплайнов в инженерные и производственные процессы.

Обязанности:

• Сбор, обработка, очистка и трансформация различных типов данных (текст, таблицы, инженерные чертежи AutoCAD, Excel и др.)
• Разработка и поддержка надежных ETL/ELT пайплайнов для подготовки обучающих наборов данных для ML/AI моделей
• Автоматизация процессов загрузки данных из различных источников: корпоративные системы, базы данных, облачные хранилища, API
• Оценка качества, анализ, валидация и обогащение данных, проведение аудита на полноту и корректность
• Работа в связке с разметчиками, ML/AI инженерами бизнес-командой для целей эффективной передачи и использования данных
• Ведение документации по структуре и потокам данных, поддержка переиспользуемости и прозрачности всех решений
• Интеграция данных для корпоративных ассистентов (привязка к собственному ПО, коннекторы с AutoCAD, Bitrix24, Excel и др.)

Требования:

• Опыт работы Data Engineer от 2 лет
• Хорошее знание Python
• Опыт работы с SQL и базами данных
• Опыт разработки ETL/ELT пайплайнов
• Опыт работы с Docker

Будет плюсом:

• Опыт работы с векторными БД (Qdrant, Milvus, Weaviate, pgvector, Pinecone) или понимание принципов RAG, embeddings и semantic search. Если практического опыта нет ожидаем готовность быстро разобраться в этих технологиях.

• Опыт работы с облачными платформами (AWS, GCP, Yandex Cloud)
• Опыт интеграции данных из ERP/CRM систем
• Опыт работы с инженерной документацией (AutoCAD, Excel и др.)

Условия:

• Участие в масштабном технологическом проекте на старте
• Современный стек решений, возможность влиять на технологии и процессы
• Команда профессионалов (ML/AI инженеры, разметчики, DevOps, продакт-менеджер)
• Официальное оформление, конкурентная зарплата (обсуждается индивидуально)
• Перспективы профессионального роста