Lead Data Engineer (GenAI / LLM Applications)

Мы ищем квалифицированного и мотивированного ведущего инженера, который присоединится к нашей группе Data Science and Delivery в Clario, входящей в состав Thermo Fisher Scientific. Эта роль объединяет разработку программного обеспечения, инженерию данных и аналитическое решение проблем для проектирования, создания и поддержки масштабируемых платформ данных, которые поддерживают операционную деятельность в клинических испытаниях и бизнес-аналитику. Вы будете работать на протяжении всего жизненного цикла разработки программного обеспечения (SDLC) — от сбора требований до поддержки в производственной среде — тесно сотрудничая с специалистами по данным, аналитиками, менеджерами по продуктам и инженерными командами для предоставления высококачественных, основанных на данных решений. Что мы предлагаем Конкурентоспособная компенсация в соответствии с местными рыночными практиками Комплексные льготы по охране здоровья и благополучию Оплачиваемый отпуск и корпоративные праздники Возможности для профессионального развития, обучения и карьерного роста Гибкость работы из Бангалора или удаленно в Индии, при этом сотрудничество с глобальными командами Что вы будете делать Проектировать, разрабатывать и поддерживать масштабируемые архитектуры программного обеспечения и конвейеры данных, которые интегрируются с аналитическими и операционными системами. Писать чистый, многократно используемый и хорошо протестированный код Python с использованием таких фреймворков, как Flask, и связанных библиотек. Использовать инструменты разработки с поддержкой ИИ, включая GitHub Copilot и LangChain, для проектирования, создания и интеграции решений на основе LLM, таких как конвейеры Retrieval-Augmented Generation (RAG), интеллектуальные агенты и автоматизированные рабочие процессы с использованием AWS Bedrock или аналогичных сервисов. Разрабатывать и оптимизировать сложные SQL-запросы для Oracle, MS SQL Server, PostgreSQL и Snowflake, включая процедуры, функции, представления, аналитические функции и динамический SQL. Проектировать и реализовывать ETL-конвейеры, используя Snowflake и связанные технологии обработки данных. Реализовывать планирование и оркестрацию с использованием Apache Airflow или аналогичных фреймворков оркестрации рабочих процессов. Создавать и поддерживать фреймворки качества данных, версионирование и практики управления для обеспечения надежности, целостности и соответствия данных. Разрабатывать и поддерживать архитектуры и модели данных как для структурированных, так и для неструктурированных источников данных. Устранять проблемы в производственной среде и способствовать постоянному совершенствованию качества, производительности и надежности программного обеспечения. Развертывать, управлять и поддерживать решения на AWS, включая сервисы хранения, вычислений и конвейеров. Создавать карты исходных данных к целевым и поддерживать инициативы по миграции данных и кода. Сотрудничать с заинтересованными сторонами для сбора требований, преобразования бизнес-потребностей в технические решения и создания четкой, хорошо структурированной документации. Сотрудничать с менеджерами по продуктам, аналитиками и кросс-функциональными командами для предоставления основанных на данных выводов и отчетности с использованием таких инструментов, как Plotly и Power BI. Что мы ищем Степень бакалавра или выше в области компьютерных наук, информационных технологий или смежной технической области. 5+ лет профессионального опыта в разработке программного обеспечения, инженерии данных или ролях, ориентированных на работу с данными. Глубокое знание Python, включая фреймворки и библиотеки, такие как Django или Flask, pandas, NumPy, Plotly и ag-Grid. Глубокие знания SQL в Oracle, MS SQL Server, PostgreSQL и/или Snowflake. Подтвержденный опыт написания сложных SQL-запросов, включая аналитические функции и оконные функции, подзапросы, все типы соединений, DML/DDL/TCL-операторы, CASE-выражения и оптимизацию производительности. Рабочее знание облачных платформ, предпочтительно AWS (S3, EC2, Secrets Manager, Bedrock, Lambda). Опыт использования инструментов разработки с поддержкой ИИ и фреймворков, таких как GitHub Copilot и LangChain, для создания приложений и рабочих процессов на основе LLM. Опыт использования систем контроля версий на основе Git и конвейеров CI/CD. Знакомство с концепциями моделирования данных как для структурированных, так и для неструктурированных данных. Сильное аналитическое мышление, навыки решения проблем и коммуникативные навыки. Готовность работать на всех этапах SDLC, включая сбор требований, проектирование, разработку, развертывание и поддержку в производственной среде. Предпочтительный опыт включает знакомство с жизненным циклом клинических испытаний или управлением клиническими данными, инструментами визуализации данных (Plotly, Power BI), фронтенд-технологиями (HTML5, CSS3, JavaScript), инструментами для совместной работы (Jira, Confluence, Microsoft Teams) и практическим анализом данных или очисткой данных с использованием языков программирования, SQL и Excel. В Clario наша цель — трансформировать жизни, предоставляя лучшие доказательства. Это причина, которая объединяет и вдохновляет нас. Именно поэтому мы приходим на работу — и именно так мы даем нашим сотрудникам возможность ежедневно оказывать положительное влияние. Независимо от того, начинаете ли вы карьеру в области клинических данных или строите долгосрочную экспертизу, ваша работа помогает быстрее доставлять жизненно важные методы лечения пациентам.