Bell Integrator·Москва·29 сент.
Data/ML Engineer
Ориентир по рынку≈ 325 000 – 400 000 ₽наша приблизительная оценка по 16 вакансиям этой роли и грейда, у работодателя вилка не указана
🏢 ОфисMiddleПолная занятостьАутсорс
Стоит ли откликаться
Стоит откликнуться, но спросите про деньги
Вместо вилки в объявлении «заработной платы обсуждается индивидуально»: что это значит в цифрах, придётся выяснять. Объявление живое, и что за работа, понятно из текста.
3 из 4 в норме
Вилку не назвали: какую сумму назвать вам и ниже какой не соглашаться
Деньги
Вместо вилки в объявлении «заработной платы обсуждается индивидуально». Ориентир на созвон: столько платят в 16 похожих вакансиях Data Scientist уровня Middle.
Живость
Открыта 20 дней, и признаков фиктивного найма у неё нет.
Описание
Обязанности: 4, требования: 12. Понятно, что за работа, ещё до отклика.
- Обещают
- официальное оформление и аккредитованная IT-компания
Что требуют
ОбязательноMLPythonRAGLLMSQLAirflowPostgreSQLClickHouseGreenplumHadoop
Надбавка к зарплате на этом уровне: Python +40%, SQL +20%.
Полный разбор в Pro
Это короткий разбор. В Pro полный: под эту вакансию и ваше резюме
Сколько просить
Не продешевите: сумма под ваше резюме, нижняя граница и готовые фразы для торга
Ваше резюме против требований
Пройдёт ли ваше резюме фильтр: что совпало с требованиями и что дописать до отклика
Спросить у работодателя
Что стоит спросить: вопросы именно к этой вакансии для первого созвона
Когда откликаться
Стоит ли спешить: за сколько дней эта компания обычно закрывает вакансии
30 дней Pro: полный разбор каждой вакансииЧто ещё входит в Pro
Чем предстоит заниматься
Проектировать структуры данных и DWH модели под реальные продуктовые и аналитические сценарии
Строить и развивать пайплайны данных: от сырых источников до витрин для аналитиков и ML моделей
Работать с современными AI подходами: RAG (embeddings, retrieval), промпт инжиниринг, LLM модели в продакшене
Разбираться в бизнес задачах, вместе с заказчиками формулировать гипотезы и метрики, смотреть на данные “под капотом”
Наши требования
Опыт работы: от 2х – 3х лет
Уверенный Python (ООП, тесты, типизация), опыт промышленной разработки в командной среде
Практический опыт построения RAG-систем: подготовка и хранение векторных представлений, настройка поиска по embeddings, интеграция с LLM-моделями
Продвинутый SQL: сложные запросы, оконные функции, оптимизация под большие объёмы и сложные схемы
Опыт построения надежных ETL/ELT-пайплайнов и оркестрации (Airflow/Prefect/Dagster) с мониторингом, алертингом и SLA
Работа с корпоративными хранилищами данных: PostgreSQL/ClickHouse/Greenplum, семейство Hadoop (HDFS/Hive/Impala и т.п.), понимание DWH-моделирования
Опыт работы в Linux-среде, Docker, Git, CI/CD, понимание процессов code review и релизного цикла
Понимание требований безопасности и комплаенса (работа с доступами, персональными данными, аудитом изменений)
Опыт с Spark/Flink или другим фреймворком обработки больших данных, оптимизация джоб под кластер
Опыт со стриминговыми системами (Kafka или аналог), интеграция с другими enterprise-сервисами
Опыт работы с S3 on-premise как хранилищем данных
Опыт оптимизации запросов к LLM (few-shot, chain-of-thought, работа с токен-лимитами, стоимостью и латентностью вызовов)
Мы предлагаем
Возможность профессионального и карьерного роста в компании
Возможность поучаствовать в разных проектах
Опыт работы в распределенной команде профессионалов
Уровень заработной платы обсуждается индивидуально
Оформление в соответствии с ТК РФ в Bell Integrator
Формат работы - офис Москва
Дополнительно
Ищем кандидата на вакансию Data Engineer/ML в команду, занимающуюся AI Delivery/Integrations для агентских сценариев и кампаний продаж
Мы против мошенников на площадке: если тебя просят заплатить, продиктовать код или установить непонятное приложение, прекращай общение и сразу пиши нам (чат с основателем или форма обратной связи).