Data/AI Engineer

Stack

Apply

Upload your CV — we will connect you with the employer directly through our pool.

Description

Отвечает за: ETL из СУБД, построение DWH со SCD2-историей RAG-слой на pgvector (семантический поиск по шаблонам запросов и описаниям таблиц) Интеграцию с локальной LLM через Spring AI Безопасную валидацию и исполнение сгенерированного SQL API-слой между дашбордом/чатом и данными Нужно уметь: Ядро — Java / Spring : Java/Kotlin + Spring Boot — уверенный уровень, это основа всего стека Spring Boot REST API — разработка backend-слоя для чат-интерфейса дашборда Данные и ETL: Spring Batch — джобы инкрементальной загрузки, идемпотентность (повторный запуск без дублей), обработка частичных сбоев PostgreSQL + pgvector — установка расширения, проектирование логических схем (dwh и semantic_search в одной БД), права доступа, партиционирование по времени SQL продвинутого уровня — оконные функции, CTE, оптимизация запросов SCD Type 2 на практике (valid_from/valid_to/is_current) Flyway (или аналог) — версионирование миграций схемы AI-слой: Spring AI: ETL Pipeline (DocumentReader → Transformer → Writer) — кастомные ридеры под ЕПВО, обогащение метаданными PgVectorStore — настройка размерности вектора, выбор индекса (HNSW) ChatClient + Advisors — сборка RAG-контекста, chat memory Tool/Function calling — логика "шаблон → фолбэк на генерацию SQL" OllamaChatModel / OllamaEmbeddingModel — интеграция с локальной моделью Безопасность запросов: JSqlParser (или аналог) — валидация сгенерированного SQL: только SELECT, whitelist схем/таблиц, лимиты строк и времени Настройка read-only доступа на уровне JDBC-соединения Логирование пайплайна "вопрос → шаблон/SQL → результат" для аудита Желательно, но не критично на старте: Опыт администрирования GPU-инфраструктуры (Ollama, CUDA)

Employer contacts (email/phone/telegram) are hidden from the public preview — send your CV, and we will connect you directly.