Обязанности:
В Артенеси мы создаем цифровые экосистемы для премиального ритейла. Среди наших клиентов – ЦУМ, Mercury, и другие известные бренды. Мы помогаем бизнесу реализовывать цифровую стратегию - строим продукты и сервисы: от мобильных приложений и высоконагруженных систем до решений на базе машинного обучения и компьютерного зрения. Проектируем и внедряем IT-инфраструктуру там, где цена ошибки высока, а качество сервиса - стандарт. Приглашаем в нашу команду Ведущего аналитика-разработчика данных.О продукте:Строим единое ядро AI-отчётности — движок, который отвечает на вопросы о показателях обычным языком: показатели, срезы, сравнения периодов. Внутри ядра — семантический слой Apache Superset, права доступа на уровне строк (RLS), локальная open-weight модель (Qwen3, 27B, квантованная, llama.cpp) и проверка ответов кодом: цифры берутся только из данных, а не придумываются моделью. Одна логика — несколько точек входа:1) Telegram-бот продаж — уже работает: вопросы текстом и голосом, таблицы, графики, рассылки по расписанию;2) чат внутри корпоративного приложения отчётности (сейчас в нём только экраны с готовыми отчётами);3) внутренний веб-интерфейс.Домены: розница и e-commerce (интернет-магазин, маркетплейсы), закупки и ассортимент, логистика и склад, финансы, CRM и лояльность, отчётность для руководства.Чем предстоит заниматься: Выделить ядро в сервис с API: одна логика ответа для всех клиентов, единые права доступа, единый журнал вопросов и ответов Встроить чат в приложение отчётности и сделать веб-интерфейс; развивать Telegram-бота Развивать работу модели: инструкции и контекст (промпты, бюджет токенов, поиск по базе знаний), вызов инструментов, сверку чисел, стриминг ответа Развивать семантический слой: датасеты, метрики, описания, справочники и синонимы — чтобы модель выбирала верную метрику и срез Подключать новые домены: собрать вопросы бизнеса, формализовать метрики, подготовить витрины и кубы под AI-запросы Мерить качество ответов: эталонный набор вопросов (golden), метрики точности и отказов, сравнение версий и моделей, автотесты Отвечать за качество данных: правила проверок, мониторинг ночных загрузок, сверки с источниками, разбор инцидентов до причины, метрики качества Проектировать витрины и отчёты: SQL Server (T-SQL, columnstore), SSAS (MDX), Power BI.Пожелания к кандидатам: 5+ лет в аналитике данных / BI / DWH, из них 2+ года — разработка (не только отчёты) Сильный SQL: оконные функции, планы выполнения, оптимизация на больших объёмах Модель данных для BI: метрики, измерения, гранулярность; семантический слой (Superset, Power BI, SSAS или аналог) Проектирование сервисов и API (REST) на C#/.NET и/или Python — продакшен-код с тестами Open-weight модели, развёрнутые локально: Qwen, DeepSeek, GLM, Kimi, MiniMax и т. п. Инференс (llama.cpp, vLLM, Ollama), квантование (GGUF), выбор модели под задачу: текст → запрос, вызов функций (function calling), длинный контекст, русский язык; сравнение моделей на своём наборе вопросов Опыт работы с арендованной GPU-инфраструктурой и собственной GPU-инфраструктурой LLM-разработка: промпты и контекст, агенты и инструменты, RAG — и умение проверить результат модели, а не поверить ему Качество данных: проверки, сверки, разбор расхождений Умение перевести вопрос бизнеса в метрику и в запрос.Будет плюсом: Интеграция с фронтендом: встраиваемый чат-виджет, веб на React/Vue или аналоге; стриминг ответов (SSE/WebSocket) Авторизация через корпоративный каталог (AD, SSO); RLS в BI NET, Microsoft.Extensions.AI, протокол MCP (Model Context Protocol), xUnit Дообучение и адаптеры (LoRA), векторные базы (Qdrant), эмбеддинги Telegram Bot API, распознавание речи SSIS и ETL: staging / ядро / витрины, SCD, инкрементальные загрузки Розница / fashion, Microsoft Dynamics AX; Git и код-ревью; работа в паре с AI-агентами.Мы предлагаем: Работающий AI-продукт с реальными пользователями и путь от одного бота к платформе Задачи на стыке аналитики, данных и LLM в хранилище крупного ритейлера: десятки источников, кубы, сотни отчётов Модели разворачиваются внутри компании — данные не уходят во внешние облака Команда, которая уже использует AI-агентов в разработке и эксплуатации хранилища Официальное трудоустройство График работы: 5/2 с 10:00 до 19:00 (сб, вскр - выходные) ДМС, включающий стоматологию и страховку для выезжающих за рубеж Офисный / гибридный формат работыПохожие вакансии
Аналитик данных / Разработчик SQL
От 75 000 руб.
Москва. Станции метро: Белорусская, Маяковская
Межрегиональный Информационный Центр Фонда Пенсионного и Социального Страхования Российской Федерации
От 100 000 до 140 000 руб.
Москва. Станции метро: Белорусская, Маяковская
АКЦИОНЕРНОЕ ОБЩЕСТВО "РТ ЛАБС"
Старший аналитик данных / Разработчик SQL
От 150 000 руб.
Москва. Станции метро: Белорусская, Маяковская
Межрегиональный Информационный Центр Фонда Пенсионного и Социального Страхования Российской Федерации