Data Smart Solutions LLC·5 дн назад
Middle Data Engineer
600 – 800 $
на 64% ниже медианы рынка
≈ 49,9 тыс.–66,6 тыс. ₽
🌍 УдалённоMiddleПолная занятость
Стоит ли откликаться
Откликаться можно, но торгуйтесь
Платят на 64% меньше, чем за похожую работу. Откликаться можно, но о деньгах придётся договариваться. Вакансия к тому же свежая, откликаться лучше сейчас.
3 из 4 в норме
Вилка ниже рынка на 64%: сколько просить сверху и какими словами
Деньги
Середина вилки 58 000 ₽: на 64% ниже медианы похожих вакансий (160 000 ₽).
- Вилка в долларах: курс и способ выплаты повлияют на сумму не меньше самой вилки.
Живость
Опубликована 5 дней назад. Свежие вакансии почти всегда живые.
Описание
Обязанности: 9, требования: 10. Понятно, что за работа, ещё до отклика.
- Не сказано
- как оформят, из каких стран можно работать и часовой пояс команды
Что требуют
ОбязательноPythonLLMAzure
Надбавка к зарплате на этом уровне: Python +40%.
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
Вакансия на английскомПереведёт заголовок и описание вакансии на русский
Чем предстоит заниматься
Core Requirements
Strong hands-on experience with Databricks, especially Databricks Jobs
Advanced Python skills, writing notebooks daily from ingestion to the gold layer
Solid understanding of medallion architecture and how to define bronze / silver / gold boundaries
Experience working with Delta tables
Experience processing large volumes of PDF documents (100K+ files)
Experience calling LLM endpoints from notebooks and tracking token usage and cost
Experience with Azure cloud
Ability to design and consolidate job orchestration pipelines
Наши требования
Experience with Neo4j or other graph databases
Experience with healthcare or clinical-research data
Experience building data layers consumed by AI agents
What You'll Work On
Extracting and structuring data from large collections of clinical-research PDFs
Building bronze, silver, and gold layers in Databricks with Python notebooks and Delta tables
Integrating LLM endpoints into data pipelines and monitoring token spend
Building a Neo4j graph alongside Delta tables for agents to query
Preparing gold-layer data for an agentic layer used as an API tool
Consolidating scattered and redundant Databricks job pipelines