Сильный коммерческий опыт в Data Engineering с современным стеком: Databricks, dbt, Airflow, Dagster, Greenplum, Snowflake, или аналогичными технологиями
Уверенное владение Python и понимание backend-разработки: как работает авторизация, как сервис предоставляется пользователям и как с ним взаимодействуют. Мы ищем Data Engineer, которому комфортно создавать интерактивные решения, а не только передавать готовые датасеты downstream-потребителям
Практическое понимание профилирования и мониторинга data-систем в production
Глубокое понимание AI/LLM-стека: векторных баз данных, embeddings, контекстного и семантического поиска, RAG-архитектур и принципов работы автономных агентов. Это команда AI Platform, поэтому нам важно концептуальное понимание этих технологий, а не только опыт использования AI-ассистента для написания кода
Опыт работы с облачными технологиями, в идеале — AWS
PySpark, Databricks, dbt, Redshift, RDS, PostgreSQL
AI: Claude, KimiK3, Codex с настроенными правилами репозиториев, растущим каталогом специализированных скиллов и агентских режимов под конкретные задачи. MCP-интеграции с внутренней инфраструктурой (GitHub, Asana, Amplitude и тд). Агентские воркфлоу покрывают весь цикл: от генерации игровых элементов и автотестов до автоматического создания и ревью PR