Старший інженер Python/AI в Data Pro Software Solutions

Огляд ролі

Ми шукаємо старшого інженера Python/AI з великим досвідом у машинному навчанні, інженерії даних, хмарних архітектурах і конвеєрах агентів AI.

Ви працюватимете безпосередньо з системним архітектором, щоб проектувати та створювати:

• конвеєри даних на основі штучного інтелекту,
• моделі прогнозування та оцінювання,
• оракули вирішення ринку,
• конвеєри агентної обробки (AWS Bedrock / LangChain / custom),
• високопродуктивні мікросервіси з підтримкою AWS і робочі процеси, керовані подіями.

Ця роль підходить для самостійного інженера, який може працювати в архітектурі, що швидко змінюється.

Основні обов'язки

AI / ML

• Розробка та навчання моделей ML для ринкових сигналів, поведінкових шаблони, сегментація ризику користувача, виявлення аномалій.
• Запровадити конвеєри вбудовування, векторний пошук і семантичний аналіз за допомогою:
  AWS Bedrock (Titan, Claude), SageMaker, LangChain, FAISS, OpenSearch або локальних конвеєрів.
• Створити агенти на основі LLM за допомогою LangGraph, LangChain, AWS Bedrock Agents або спеціальної оркестровки.
• Працюйте з HuggingFace, PyTorch, scikit-learn, Transformers, Nomic embeddings тощо.

Розробка Python

• Проектуйте чисті, модульні служби для збору даних, обробки, аналітики та агентських робочих процесів.
• Створюйте конвеєри в реальному часі за допомогою:
  asyncio, WebSockets, FastAPI, Redis Streams, Kafka, Celery, Apache Beam (необов’язково).
• Впроваджуйте мікросервіси, які взаємодіють із внутрішніми API, службами AWS і рівнями даних.
• Напишіть робочу якість Python (3.10+) за допомогою Pydantic, SQLAlchemy, Poetry/pipenv, перевірки типу (mypy) і тести (pytest).

Інженерія даних

• Створюйте конвеєри ETL/ELT, агрегуючи набори даних у ланцюзі та поза ланцюгом, використовуючи:
  AWS Glue, AWS Lambda, Step Functions, Athena, S3, DynamoDB Streams, Kinesis.
• Оптимізуйте зберігання та доступ до даних: PostgreSQL, DynamoDB, Redis, S3, OpenSearch.
• Запровадження спостережливості та монітокільце: CloudWatch Logs, Metrics, X-Ray, OpenTelemetry.

DevOps / Cloud (приємно мати)

• Досвід роботи з AWS:
  • Lambda (Python runtime)
  • ECS Fargate
  • Bedrock (LLM, вбудовування, агенти)
  • SageMaker (навчання та розгортання моделі)
  • SQS, SNS, EventBridge
  • шлюз API
  • OpenSearch
  • Neptune (графічна база даних)
  • KMS, найкращі практики IAM
• Створення та моніторинг служб ML у виробництві за допомогою:
  SageMaker кінцеві точки, CI/CD, Docker, Terraform, GitLab CI.

Вимоги

Must Have

• 5+ років досвіду розробки Python.
• Великий досвід роботи з AI/ML, особливо NLP та агентними архітектурами.
• Досвід роботи з LLM, вбудовуваннями, RAG та векторними базами даних (FAISS, OpenSearch, Pinecone).
• Глибоке розуміння асинхронного Python і розподілених систем.
• Досвід роботи з конвеєрами даних (ETL/ELT), керованою обробкою в реальному часі.
• Здатність працювати незалежно та наскрізно розробляти рішення.
• Знайомство з хмарними службами AWS (принаймні S3, Lambda, API Gateway, CloudWatch).

Приємно мати

• Досвід роботи з блокчейном (EVM, Polygon, oracles).
• Досвід навчання AWS SageMaker конвеєрів.
• Розуміння робочих процесів, керованих розумними контрактами.
• Досвід роботи з аналітикою графіків: Neo4j, AWS Neptune, RDF/Gremlin.
• Базове розуміння Solidity.
• Досвід роботи з фреймворками агентів, такими як LangGraph.