Специалист по аналитике и инженерии данных в Unigreen Energy Москва

Ищем нового коллегу в AI-команду

Нам нужны свежий взгляд, новые идеи и человек, который поможет нашей AI-команде работать с промышленными данными ещё эффективнее.

Мы развиваем решения в области машинного обучения, компьютерного зрения, аналитики данных и LLM. Ищем специалиста, который умеет превращать разрозненные данные из разных источников в качественные и понятные датасеты для AI-проектов.

Обязанности:

• собирать, систематизировать и подготавливать данные для ML, CV и других AI-проектов;
• разрабатывать и поддерживать ETL/ELT-пайплайны для загрузки, очистки, валидации и трансформации данных;
• работать с базами данных, API, файловыми хранилищами и внутренними корпоративными источниками;
• формировать обучающие, валидационные и тестовые выборки с учётом распределений, баланса классов и качества разметки;
• контролировать качество данных: находить пропуски, дубли, выбросы, аномалии, смещения выборок и ошибки разметки;
• готовить датасеты для задач компьютерного зрения, аналитики данных и других AI-направлений;
• участвовать в анализе результатов моделей, проверять метрики и помогать находить причины ошибок;
• предлагать способы улучшения данных и качества моделей;
• разрабатывать инструменты для автоматизированной обработки, проверки, версионирования и обновления данных;
• готовить отчёты, таблицы, визуализации и технические описания;
• участвовать в подготовке документации по AI-проектам;
• поддерживать сервисы и пайплайны, связанные с обработкой данных и внедрением ML-решений в производственную среду;
• участвовать в NLP/LLM-задачах: обработке текстов, классификации документов, извлечении информации, подготовке данных для RAG и внутренних AI-ассистентов.

• знание Python и SQL;
• владение инструментами построения ETL/ELT-пайплайнов;
• чтение технических текстов и документов;
• владение английский языком на уровне чтения документации;

• опыт работы с базами данных;

• умение собирать, очищать, структурировать и валидировать данные из разных источников.

• умение писать поддерживаемый код и работать с Git

• понимание задач машинного обучения на уровне подготовки данных, метрик, train/validation/test-разделения и предотвращения утечек данных

Будет преимуществом:

• опыт разработки в системах LLM, RAG;
• знание еще одного современного языка программирования.

• оформление в соответствии с ТК РФ;
• официальная заработная плата+ годовое премирование;
• предоставление ДМС после завершения испытательного срока;
• график работы: 5/2 (Пятница- сокращенный день);