Описание
Большинство развёртываний генеративного AI в чувствительных средах терпят крах из-за отсутствия суверенных основ данных. Команда, получившая более $70M от ведущих глобальных венчурных фондов, создаёт безопасную, изолированную (air-gapped) AI-инфраструктуру для обороны, национальной безопасности, банковского сектора и критической инфраструктуры. Команду возглавляют ветераны ведущих корпоративных платформ данных и инженерии в сфере обороны — они решают задачу, как современные модели безопасно работают с секретной и регулируемой информацией.
Это не рутинная аналитическая ETL-роль по созданию дашбордов для бизнес-операций. Вы будете проектировать базовые семантические основы данных: превращать разрозненные API, хранилища документов и потоки событий в единые графы знаний и запрашиваемые продукты данных, на которые опираются автономные AI-агенты для рассуждений.
Задачи
•Проектировать и развивать корпоративные онтологии совместно с экспертами домена, определяя стабильные идентификаторы, семантику отношений и версионирование схем.
•Строить пайплайны загрузки и трансформации данных, объединяющие API, базы данных, неструктурированные файлы и потоки событий в единые графовые, реляционные и NoSQL слои данных.
•Реализовывать надёжные системы разрешения сущностей (entity resolution), дедупликации и примирения источников, сохраняя целостность происхождения данных (data lineage) и меток классификации на каждом этапе.
•Предоставлять производительные интерфейсы запросов и сервисы доступа к данным для downstream AI-ассистентов и прикладных сервисов, обеспечивая автоматизированные семантические ограничения.
•Отвечать за миграции схем, автоматическую валидацию моделей и стратегии восстановления после сбоев развёртывания в облачных и изолированных (air-gapped) средах совместно с DataOps.
Требования
•Продуктивное владение Python и SQL, с опытом создания хорошо протестированных пайплайнов, сложных реляционных моделей и оптимизированных для запросов схем.
•Практический опыт работы с графовой базой данных или triple store в production (например, Neo4j/Cypher или RDF/SPARQL), с глубоким пониманием архитектурных компромиссов между property graphs и RDF.
•Подтверждённый опыт проектирования реальных онтологий с нуля, включая стабильные идентификаторы, семантику отношений, версионирование и разрешение сущностей из разнородных источников.
•Продемонстрированная способность превращать неоднозначные данные домена в надёжные, документированные интерфейсы в условиях быстрорастущего стартапа, где требования не выдаются в виде готового технического задания.
•Готовность базироваться в Лондоне или работать из Лондона.
Условия
Условий в вакансии нет.
