data analyst для AI-инструментов

Top Selection; United States; Remote; USD 120,000 - 170,000; Full time

Job summary

Top Selection ищет специалиста по данным для работы над проектами по сбору, обработке и анализу логов AI‑агентов и DevOps-процессов.

Вы будете проектировать базы данных и витрины, анализировать активность пользователей и подготавливать метрики и визуализации.

Qualifications

• Отличное владение Python.
• Уверенная работа с pandas, Polars или аналогами.
• Умение писать SQL и работать с реляционными БД.
• Опыт разработки ETL/ELT пайплайнов.
• Опыт оркестрации процессов обработки данных (Airflow и др.).
• Опыт работы с AI-инструментами, такими как Claude Code и Codex.
• Умение исследовать данные, формулировать гипотезы и проверять их.
• Знание Git/GitLab, работа со структурированными и неструктурированными данными.
• Плюсом: vector DB, RAG, опыт работы с Git.

Responsibilities

• Собирать данные из внутренних сервисов, LLM Gateway, GitLab и журналов.
• Проектировать базы данных и витрины для оценки использования CodeGen-платформы.
• Анализировать активность пользователей, сценарии и профили использования ИИ-инструментов.
• Разрабатывать ETL/ELT пайплайны для загрузки и обновления данных.
• Работать с S3, PostgreSQL, Greenplum, Oracle и другими источниками данных.
• Создавать инструменты поиска и индексации для AI-агентов.
• Подготавливать метрики, дашборды и визуализации (Superset/Streamlit).

Skills

Python

pandas/Polars

SQL

Relational DBs

ETL/ELT pipelines

Data orchestration (Airflow)

Claude Code / Codex

Data exploration

GitLab

Vector DBs / RAG

Git basics

Tools

PostgreSQL

Greenplum

Oracle

S3

Superset

Streamlit

Job description

Описание: Top Selection — группа компаний, занимающаяся трудоустройством IT-специалистов на проектную занятость.

Задачи

• Собирать данные из внутренних сервисов, LLM Gateway, GitLab, Jira, логов AI-агентов и других источников
• Проектировать базы данных и аналитические витрины для оценки использования CodeGen-платформы
• Анализировать активность пользователей, сценарии и профили использования AI-инструментов
• Исследовать ресурсы, качество, производительность и эффективность сервисов
• Проверять гипотезы о влиянии LLM на процессы разработки, тестирования, аналитики и DevOps
• Обрабатывать логи, программный код, merge request’ы, тексты и результаты работы LLM
• Разрабатывать ETL/ELT-пайплайны для загрузки, обработки и обновления данных
• Работать с S3, PostgreSQL, Greenplum, Oracle и другими источниками данных
• Участвовать в создании RAG-решений: подготавливать и индексировать данные, наполнять векторные базы и обновлять индексы
• Создавать инструменты поиска и получения данных для AI-агентов
• Подготавливать метрики, дашборды и визуализации с использованием Superset, Streamlit и Python

Требования

• Отличное владение Python
• Уверенная работа с pandas, Polars или аналогичными инструментами обработки данных
• Уверенное знание SQL
• Опыт работы с реляционными СУБД и хранилищами данных
• Практический опыт разработки ETL/ELT-пайплайнов
• Опыт работы хотя бы с одним инструментом оркестрации процессов обработки данных
• Уверенное владение AI-инструментами для разработки, такими как Claude Code и Codex
• Регулярное использование AI-инструментов в разработке и аналитике
• Умение самостоятельно исследовать данные, формулировать гипотезы и находить способы их проверки
• Опыт работы со структурированными и неструктурированными данными
• Будет плюсом: опыт работы с Apache Airflow, разработки решений на базе LLM, GenAI, RAG или AI-агентов, векторными базами данных и поисковыми системами, понимание Git, GitLab и современных процессов разработки ПО, базовые знания Data Science и методов статистического анализа

Условия

Удалённый формат работы с однократным посещением офиса для частичного оформления в штат банка