- Страна
- Россия
- Зарплата
- 240 000 ₽ – 250 000 ₽
Data Analyst / Data Engineer (LLM/AI, Data)
Оценка ИИПривлекательная вакансия с конкурентной зарплатой и возможностью удаленной работы. Стек технологий актуален, а направление LLM/AI является одним из самых перспективных на рынке.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Улучшите резюме под эту вакансию
Возьмём требования и создадим новую версию резюме с акцентом на нужный опыт
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует глубоких знаний как в аналитике, так и в инженерии данных, включая работу с LLM и сложными СУБД (Greenplum, Oracle). Уровень Senior предполагает высокую самостоятельность и ответственность за архитектурные решения.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИПредложенная зарплата в 240 000 – 250 000 ₽ соответствует рыночному медианному уровню для Senior Data Engineer/Analyst в России, хотя для топовых AI-проектов верхняя планка может быть выше.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
Требуется «Data Analyst / Data Engineer (LLM/AI, Data)» (от 240 000 до 250 000 ₽)
Компания «Top Selection» ищет хорошего специалиста на вакансию «Data Analyst / Data Engineer (LLM/AI, Data)». От 240 000 ₽ до 250 000 ₽. Полный рабочий день. Можно удалённо. Требуемые навыки: #senior, #Python, #SQL, #ETL, #PostgreSQL, #ОбъектноехранилищеS3, #Greenplum, #Oracle.
*👉*Откликнуться
Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- Python
- SQL
- ETL
- PostgreSQL
- Amazon S3
- Greenplum
- Oracle
- LLM
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка опыта работы с большими данными и спецификой MPP-систем.
Расскажите об особенностях оптимизации SQL-запросов в Greenplum по сравнению с классическим PostgreSQL.
Оценка навыков проектирования потоков данных.
Как бы вы спроектировали ETL-процесс для подготовки данных для дообучения LLM из различных источников (S3, Oracle)?
Проверка понимания специфики AI-проектов.
С какими основными проблемами качества данных вы сталкивались при работе с моделями машинного обучения или LLM?
Оценка навыков работы с объектными хранилищами.
В каких случаях вы предпочтете использовать S3 вместо реляционной базы данных для хранения аналитических данных?
Проверка владения Python в контексте Data Engineering.
Какие библиотеки Python вы используете для обработки больших объемов данных и обеспечения отказоустойчивости скриптов?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
