Senior NET Engineerpython Engineer

Senior .NET engineer/Python engineer

Познакомьтесь с вашим рекрутером

Gerasim Naydenov

gerasim.naydenov@intellias.com

https://www.linkedin.com...

Детали вакансии

Разработка программного обеспечения

.NET Engineer

Senior

Bulgaria, Sofia

Удалённо

ПОДАТЬ ЗАЯВКУ

Какой проект мы предлагаем вам

Мы создаём фундамент данных, который делает AI полезным и безопасным в регулируемых финансовых компаниях. Ценность AI ограничена данными, к которым могут получить доступ его агенты: если агент не может найти, интерпретировать, отследить или правильно получить разрешения на данные, возможность становится бесполезной, а в худшем случае — небезопасной. Ваша задача — закрыть этот разрыв.

Это практическая старшая позиция для отличного Python‑инженера с сильными навыками инженерии данных, который действительно комфортно работает с AI‑агентами. Вы будете проектировать и создавать каталог, семантический, правовой и аналитический слои, превращающие крупные on‑premise‑хранилища данных в ресурсы, пригодные для использования агентами.

• Проектировать и создавать производственные бэкенд‑сервисы и API на .NET/C# и/или Python, которые предоставляют корпоративные данные и возможности внутренним приложениям и AI‑агентам.
• Создавать слой доступа к данным и интеграции, соединяющий AI‑включённые приложения с базами данных, отчётами, аналитическими платформами, файловыми системами и другими корпоративными источниками данных.
• Разрабатывать API и инструменты, пригодные для использования агентами, позволяющие AI‑агентам находить, извлекать и интерпретировать корпоративные данные контролируемым и надёжным способом.
• Создавать и улучшать возможности каталога данных и метаданных, позволяя находить наборы данных, отчёты, поля и другие данные через согласованные API и семантические метаданные.
• Реализовывать конвейеры загрузки и трансформации данных для структурированных и полуструктурированных источников, включая валидацию, нормализацию, обогащение и извлечение метаданных.
• Создавать автоматизированные контрольные механизмы качества данных, охватывающие полноту, актуальность, дублирование, согласованность схем, отсутствие данных и другие проблемы, которые могут влиять на downstream‑приложения AI.
• Внедрять механизмы происхождения и прослеживаемости, гарантируя, что данные, возвращаемые приложениям и AI‑агентам, можно отследить до их авторитетного источника.
• Создавать сервисы данных с учётом прав доступа, обеспечивая, что пользователи и AI‑агенты могут получать только те наборы данных и информацию, на которые у них есть разрешение.
• Разрабатывать семантические и аналитические сервисы, помогающие AI‑приложениям понимать взаимосвязи между наборами данных, бизнес‑терминологией, метаданными и аналитической информацией.
• Интегрировать с существующими AI‑ и дата‑платформами клиента, соблюдая установленную архитектуру, безопасность, управление и операционные стандарты.
• Проектировать решения для крупномасштабных корпоративных и on‑premise‑хранилищ данных, учитывая производительность, масштабируемость, надёжность и поддерживаемость.
• Внедрять автоматизированное тестирование и контроль качества, включая модульные, интеграционные, API и регрессионные тесты для производственных сервисов и конвейеров данных.
• Реализовывать мониторинг и наблюдаемость сервисов и конвейеров, включая логирование, метрики, обработку ошибок и операционные дашборды.
• Тесно сотрудничать с AI‑инженерами, инженерами данных, платформенными командами, архитекторами и бизнес‑стейкхолдерами для преобразования бизнес‑требований в надёжные технические возможности.
• Участвовать в проектировании решений, технических обзорах и архитектурных обсуждениях, выявляя возможности упростить интеграции и создать переиспользуемые возможности платформы.
• Обеспечивать готовность к продакшн и непрерывное улучшение сервисов, включая оптимизацию производительности, устранение неполадок и сокращение технического долга.

• Более 5 лет опыта разработки программного обеспечения в продакшн‑среде с сильными практическими навыками* в .NET/C# и Python*, создания корпоративных бэкенд‑сервисов, API и решений по обработке данных.
• Значительный опыт проектирования и разработки продакшн‑API и бэкенд‑сервисов, включая REST API, интеграцию сервисов, асинхронную обработку и распределённые системы.
• Практический опыт работы с приложениями, интенсивно использующими данные, и инженерией данных, включая загрузку, трансформацию, валидацию и обработку структурированных и полуструктурированных данных.
• Сильные навыки SQL и практический опыт работы с реляционными базами данных и крупными корпоративными наборами данных.
• Опыт проектирования и внедрения слоёв доступа к данным и интеграции между разнородными корпоративными источниками, такими как базы данных, API, файловые системы, хранилища данных и аналитические платформы.
• Опыт создания сервисов, управляемых метаданными, интеграций каталогов или возможностей поиска, позволяющих приложениям находить и интерпретировать наборы данных, отчёты, поля и другие корпоративные данные.
• Понимание моделирования данных, метаданных, происхождения данных, провенанса и концепций качества данных.
• Опыт внедрения валидации данных и контроля качества, включая полноту, актуальность, проверку схем, дублирование и проверки согласованности.
• Опыт проектирования безопасного и управляемого доступа к данным, включая аутентификацию, авторизацию, права доступа и API, учитывающие разрешения.
• Глубокое понимание лучших практик разработки программного обеспечения: чистая архитектура, принципы SOLID, автоматизированное тестирование, CI/CD, ревью кода, наблюдаемость и поддержка продакшн.
• Опыт работы с облачными и/или on‑premise‑корпоративными средами и интеграции решений с существующими платформами, а не создания изолированных сервисов.
• Умение использовать инструменты разработки с поддержкой AI и работать в среде, где AI‑агенты и приложения на основе LLM потребляют создаваемые сервисы.
• Понимание того, как системы LLM/агентные взаимодействуют с корпоративными данными и инструментами, включая вызов функций/инструментов, API, извлечение и управление контекстом.
• Способность преобразовывать бизнес‑ и дата‑требования в масштабируемые технические решения и работать напрямую с архитекторами, инженерами данных, платформенными инженерами и бизнес‑стейкхолдерами.
• Свободный английский и способность работать самостоятельно в клиент‑ориентированной распределённой инженерной команде.

• Опыт работы со Snowflake, Databricks, SQL Server, PostgreSQL или аналогичными корпоративными платформами данных.
• Опыт создания сервисов, потребляемых AI‑агентами, MCP‑серверами или другими фреймворками интеграции агентов/инструментов.
• Опыт работы с каталогами данных, семантическими слоями, словарями данных, управлением метаданными или платформами управления данными.
• Знание эмбеддингов, векторного поиска, семантического поиска или генерации с поддержкой извлечения (RAG).
• Опыт работы с событийно‑ориентированными архитектурами, платформами обмена сообщениями и фоновой обработкой.
• Опыт внедрения детального контроля доступа или моделей прав доступа для корпоративных данных.
• Знание финансовых рынков, инвестиционных данных, отчётности фондов или справочных данных.
• Предыдущий опыт работы в финансовых услугах или другой регулируемой среде.

Мы привержены развитию справедливости, разнообразия и инклюзии как работодатель равных возможностей. Все соискатели будут рассматриваться без дискриминации по признаку расы, цвета кожи, религии, возраста, пола, национальности, инвалидности, сексуальной ориентации, гендерной идентичности или выражения, статуса ветерана или любого другого признака, защищённого применимым законодательством.

Мы приветствуем и ценим уникальность каждого человека. Присоединяйтесь к Intellias для карьеры, где ваши взгляды и вклад имеют решающее значение для нашего совместного успеха.