Senior Data Engineer (AI Focus)
Virtusa
Jako Senior Data Engineer (AI Focus) będziesz budować i skalować infrastrukturę danych dla projektów AI/ML, w tym feature stores, bazy wektorowe i pipeline'y trenowania modeli. Twoim zadaniem będzie projektowanie i utrzymanie solidnych pipeline'ów ETL/ELT dla danych strukturyzowanych i niestrukturyzowanych, a także wdrażanie automatycznego testowania i monitorowania jakości danych. Pracujesz zdalnie z Polski dla klienta z branży high-tech, jako konsultant w modelu outsourcingowym.
Brakuje: nie podano wielkości zespołu, brak opisu procesu rekrutacyjnego.
Jako Senior Data Engineer (AI Focus) będziesz budować i skalować infrastrukturę danych dla projektów AI/ML, w tym feature stores, bazy wektorowe i pipeline'y trenowania modeli. Twoim zadaniem będzie projektowanie i utrzymanie solidnych pipeline'ów ETL/ELT dla danych strukturyzowanych i niestrukturyzowanych, a także wdrażanie automatycznego testowania i monitorowania jakości danych. Pracujesz zdalnie z Polski dla klienta z branży high-tech, jako konsultant w modelu outsourcingowym.
- ✓Praca nad infrastrukturą danych dla AI/ML w międzynarodowym projekcie high-tech
- !Brak informacji o wielkości zespołu
- !Brak opisu procesu rekrutacyjnego
- !Brak informacji o dyżurach (on-call)
- !Model outsourcingowy – możliwość zmiany projektu/klienta
- •Projektowanie architektury danych dla ML (feature stores, bazy wektorowe)
- •Budowa i skalowanie pipeline'ów ETL/ELT w Apache Spark
- •Zarządzanie środowiskami danych z użyciem Terraform i Docker/Kubernetes
- •Implementacja testów i monitorowania jakości danych (data governance)
- •Praca z embeddings i datasetami do fine-tuningu LLM
- •Współpraca z zespołami AI przy optymalizacji pipeline'ów trenowania modeli
- •Integracja narzędzi takich jak LangChain lub LlamaIndex
Oferta dla doświadczonych specjalistów (Senior).
Mid Data Engineer z minimum 3-4 latami doświadczenia, biegły w Pythonie i SQL, znający Sparka i Terraforma oraz mający kontakt z projektami AI/ML (np. fine-tuning LLM).
Osoby z mniej niż 2-3 latami doświadczenia w data engineeringu, które nie znają Sparka ani Terraforma, lub które nie miały styczności z AI/ML.
- ?Ile osób liczy zespół data engineering?
- ?Czy projekt jest greenfield, czy rozwijamy istniejącą platformę?
- ?Jakie narzędzia do orkiestracji pipeline'ów są używane (Airflow, Dagster)?
- ?Czy są przewidziane dyżury on-call?
- ?Jaki jest klient i jaka jest domena biznesowa?
- ?Czy istnieje możliwość przejścia na inny projekt po zakończeniu obecnego?
- −Nie podano wielkości zespołu
- −Brak opisu procesu rekrutacyjnego
- −Brak informacji o dyżurach on-call
- −Nie wiadomo, czy praca jest na jednym projekcie, czy rotacyjnie
Na poziomie rynkowym
≈ 130,0–165,0 zł/h
Dane z aktywnych ofert zawierających technologię Python. Pełne statystyki zarobków →