Senior R&D Data Engineer

Мы ищем Senior R&D Data Engineer для проектирования, построения и оптимизации решений по захвату, обработке и хранению данных, которые позволяют проводить продвинутую аналитику и цифровую трансформацию процессов. Эта роль включает создание надёжных, будущего‑устойчивых систем данных, инженерных рабочих потоков и высоко‑ценностных хранилищ данных, поддерживающих научные, технические и операционные решения.

Обязанности:

Инженерия данных и разработка конвейеров

• Проектировать, строить и поддерживать масштабируемые конвейеры данных для получения, интеграции и управления данными из различных источников и систем (например, лабораторных систем, MES, клинических поставок, систем качества, внешних партнёров).
• Создавать и оптимизировать потоки данных для структурированных и неструктурированных данных с использованием Python (PySpark), R, SQL, Databricks, Snowflake и других современных инженерных инструментов.
• Разрабатывать и поддерживать конкретные хранилища данных, внедрять корпоративные модели данных и создавать новые модели по мере необходимости.
• Обеспечивать готовность к AI/ML, гарантируя, что данные хорошо структурированы, версионированы, прослеживаемы и семантически согласованы с корпоративными стандартами данных.

Партнёрство в области продуктов данных и архитектуры

• Сотрудничать с дата‑учёными, экспертами доменной области и командами цифровых технологий для преобразования бизнес‑потребностей в высококачественные продукты данных и инженерные требования.
• Тесно работать с командами онтологии/графов знаний для внедрения семантических моделей и будущего‑устойчивой архитектуры данных.

Качество, соответствие и производительность

• Внедрять стандарты качества и производительности данных; определять KPI для измерения точности, полноты и согласованности данных.
• Применять версионирование данных и отслеживание их происхождения для соответствия, прослеживаемости и готовности к аудиту.
• Следовать лучшим практикам разработки программного обеспечения, включая версионирование кода, интеграцию DevOps и документирование.

Кросс‑функциональное сотрудничество

• Взаимодействовать с научными, техническими и операционными заинтересованными сторонами для понимания требований, проектирования решений и стимулирования их внедрения.
• Поддерживать несколько одновременных проектов, управлять приоритетами и доставлять максимальную бизнес‑ценность по всей сети.

• Степень бакалавра в области инженерии, Data Science, Life Sciences, Computer Science или смежной области; предпочтительно наличие учёной степени.
• Более 3 лет опыта в инженерии данных, включая моделирование данных и проектирование баз данных, желательно в научной, производственной или медицинской среде.
• Владение Python, R, SQL и облачными архитектурами (AWS services, Snowflake, Databricks, Redshift).
• Экспертные знания в ETL и DWH.
• Опыт работы с NoSQL и графовыми базами данных.
• Владение английским языком на уровне B2+.
• Сильные аналитические, проблемно‑решающие и навыки управления заинтересованными сторонами, способность переводить обсуждения в конкретные требования.
• Умение одновременно вести несколько захватывающих проектов, обладая отличными организационными навыками и гибкостью.
• Опыт работы в регулируемых или стандартизированных средах данных, таких как CDISC, HL7, FHIR, OMOP, DICOM или стандарты данных производства/качества.
• Знакомство с высокоразмерными данными (например, изображения, данные датчиков и т.д.).
• Опыт работы с принципами, связанными с MLOps и процессами развертывания моделей.
• Знание производственных систем (MES), лабораторных информационных систем или промышленных систем данных.
• Знакомство с архитектурами, основанными на графах знаний или онтологиях.

• Конкурентоспособная компенсация
• Удалённая работа или работа в офисе
• Гибкий график
• Медицинские льготы: медицинская страховка и оплачиваемый больничный
• Непрерывное образование, наставничество и программы профессионального развития
• Команда с отличной технической экспертизой
• Сертификации, оплачиваемые компанией