Senior Data Engineer / Knowledge Graph Engineer

Основные требованияО вакансии

Мы ищем Senior Data Engineer / Knowledge Graph Engineer с сильным практическим опытом работы с Neo4j и Graph-RAG для проектирования и разработки графа знаний и расширенных возможностей работы с данными для платформы с большим объемом данных.

Роль сочетает в себе Knowledge Graph Engineering, Graph-RAG, Data Engineering и архитектуру данных на AWS. Вам предстоит работать как со структурированными, так и с неструктурированными данными, создавать масштабируемые пайплайны для загрузки и трансформации данных, а также разрабатывать решения на основе графов для расширенного поиска, извлечения информации и AI-сценариев.

Требования

Сильный практический опыт работы с Neo4j, включая моделирование графовых данных и оптимизацию запросов.

Практический опыт проектирования и реализации решений Graph-RAG.

Сильные навыки разработки на Python.

Опыт работы со stream processing и Kafka.

Практический опыт работы с технологиями обработки данных в AWS, включая AWS Glue, Data Catalog, Data Lake/Lake Formation и связанные сервисы.

Глубокое понимание data pipelines, data modeling и data architecture.

Опыт обработки как структурированных, так и неструктурированных данных.

Будет преимуществом 

Опыт работы с PostgreSQL.

Сильный опыт построения data pipelines на AWS.

Опыт работы с LangChain, CrewAI или аналогичными агентными фреймворками.

Опыт автоматизации data pipelines с использованием AI-агентов.

Знание распространенных моделей данных, metadata-driven processing и принципов Data Fabric.

Опыт интеграции Knowledge Graphs с решениями на базе RAG/LLM.

Требования по доступности

Возможность частично пересекаться с рабочими часами по тихоокеанскому времени США (US Pacific Time), включая доступность до 11:00 AM PT.

Чем предстоит заниматьсяОбязанности

Проектировать, разрабатывать и оптимизировать графы знаний на базе Neo4j.

Разрабатывать решения Graph-RAG для задач поиска, извлечения информации и использования AI.

Проектировать модели графовых данных, связи между сущностями и общие модели данных.

Создавать и автоматизировать пайплайны для загрузки, трансформации и обработки данных.

Работать со структурированными и неструктурированными наборами данных, включая профилирование, сбор данных, валидацию и проверки качества.

Разрабатывать масштабируемые потоки обработки данных с использованием AWS-сервисов.

Работать с потоковыми данными и обработкой на базе Kafka.

Участвовать в развитии архитектуры, управляемой метаданными, каталогов данных и принципов Data Fabric.

Участвовать в автоматизации data pipelines и разработке пайплайнов на базе AI-агентов.

Что мы предлагаемМы предлагаем

Возможности для профессионального и карьерного развития.

Поддержку в получении профессиональных сертификаций.

Программу менторства.

Медицинскую страховку.

Участие в корпоративных мероприятиях.

Гибкие форматы работы (гибридный или удалённый).

Оплачиваемый отпуск и больничные.