Data Science & Engineering Senior Palantir Data / AI Engineer San José, Costa Rica 25/9/2026

Мы формируем старшую команду для глобального консалтингового клиента, который быстро разрабатывает и внедряет корпоративные AI‑решения. Вы будете работать в небольшом delivery‑pod, переводя бизнес‑проблемы от идеи к продакшну на Palantir Foundry и AIP. Вы также будете тем человеком в pod, который помогает другим инженерам стать продуктивными на платформе.

• Создавать и управлять данными конвейерами Foundry, компонентами онтологии и приложениями
• Проектировать семантические и контекстные слои с онтологией Palantir: Object, Link и Action Types, Interfaces, Property Sets
• Создавать рабочие процессы, управляемые LLM, с AIP Logic, AIP Automate и AIP Assist
• Переводить use‑cases агентного AI от прототипа к продакшну: разрабатывать, тестировать, развёртывать, мониторить
• Выступать в роли go‑to Palantir в вашем pod, проводя парное программирование, ревью и наставничество коллег

• Практический опыт работы с Palantir Foundry и/или AIP в реальных клиентских или продакшн‑проектах
• Практический опыт создания агентных или GenAI приложений на разных этапах жизненного цикла (эксперименты, разработка, тестирование, продакшн, мониторинг)
• Опыт создания переиспользуемых навыков агентов, инструментов или компонентов, поддерживающих несколько сценариев
• Сильные навыки программной инженерии и решения проблем
• Опыт интеграции AI с корпоративными источниками данных, API и бизнес‑системами
• Твёрдая база в data engineering для структурированных и неструктурированных данных
• Умение работать в условиях быстрых циклов доставки и меняющихся требований
• Хороший английский и чёткая коммуникация как с технической, так и с бизнес‑аудиторией
• Возможность работать в бизнес‑часы EST

• Решения, развернутые в продакшн внутри Palantir
• Ontology Linter, Data Lineage, CBAC, Foundry Marketplace
• Семантические слои, онтологии или knowledge graphs (Azure, AWS, GCP, Palantir или Databricks)
• Azure, Azure AI Foundry, Databricks / Genie
• CI/CD с GitHub, DevOps / DevSecOps инструментами
• Опыт развёртывания моделей от OpenAI, Anthropic или других поставщиков LLM, включая выбор модели и оптимизацию затрат