EPAM·23 авг.
Senior AI Engineer, Databricks
Ориентир по рынку≈ 368 000 – 429 000 ₽наша приблизительная оценка по 17 вакансиям этой роли и грейда, у работодателя вилка не указана
≈ 4,5 тыс.–5,2 тыс. $
🌍 УдалённоSeniorПолная занятостьАутсорс
Стоит ли откликаться
Стоит откликнуться, но спросите про деньги
Сумму в объявлении не указали. Сколько платят за похожую работу, видно в разборе. Вакансия живая, задачи расписаны.
3 из 4 в норме
Зарплата не указана: ваша цель, нижняя граница и фраза для первого созвона
Деньги
Сумму в объявлении не указали. Ориентир на созвон: столько платят в 17 похожих вакансиях ML Engineer уровня Senior.
Живость
Висит 59 дней, признаков фиктивного найма нет.
Описание
Расписано подробно: обязанностей 8, требований 8. Картина ясна до первого созвона.
- Известно
- микросервисы и международная команда
- Не сказано
- как оформят, из каких стран можно работать и часовой пояс команды
Что требуют
ОбязательноAIPythonCI/CDGitHub ActionsSparkUnityLangChainKubernetesDockerSAP
Надбавка к зарплате на этом уровне: Kubernetes +15%, Python +14%, Docker +9%.
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
10 вопросов именно к этой вакансии: что спросить на первом созвоне
Когда откликаться
Стоит ли спешить: за сколько дней EPAM 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
Design and build data engineering frameworks, reusable components, and templates such as CI/CD pipelines to boost productivity across data engineering teams
Establish best practices for building AI-ready Data Products with enterprise-grade quality
Extend the data engineering framework to enable AI Agents to discover and consume Data Products at scale
Develop and integrate AI-assistant capabilities to accelerate Data Product development and operations
Set up robust, scalable pipelines leveraging version control and CI/CD frameworks
Collaborate with international, agile teams to deliver engineering excellence
Provide actionable technical guidance to team peers to elevate engineering standards
Drive adoption of Lakehouse architecture principles across Data Product initiatives
Наши требования
3+ years of experience in Data Engineering with a proven track record of building enterprise-quality Data Products, preferably in Lakehouse architecture
Proficiency in Python development
Proficiency in version control systems such as GitHub and CI/CD frameworks such as GitHub Actions
Strong knowledge of Databricks technologies including PySpark, Delta Lake, and Unity Catalog, or equivalent technology
Strong knowledge in Agentic AI and frameworks such as LangGraph, MCP, and A2A
Strong knowledge of industry-standard microservices technologies including Kubernetes and Docker
Strong English communication skills, both written and spoken, for collaboration with international teams
Ability to provide actionable technical guidance and implement engineering excellence practices among agile team peers
Дополнительно
We are seeking a Senior AI Engineer, Databricks
To design and build the data engineering framework, reusable components, and best practices that empower hundreds of SAP Data Engineers to create AI-ready Data Products at scale, while extending this framework for AI Agent consumption and enhancing the developer experience through AI-assisted tooling
Технологии и навыки
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).