Задачи
Наша компания ищет semantic data engineer для создания и масштабирования корпоративных решений на базе knowledge graph, которые обеспечивают продвинутую аналитику и принятие решений в фармацевтических исследованиях. Эта роль будет реализовывать дизайн семантических слоёв данных, объединяющих разнородные научные наборы данных, обеспечивая сквозную трассируемость, кросс-доменные инсайты и AI/ML-driven открытия. Идеальный кандидат сочетает глубокую экспертизу в knowledge graphs, ontology engineering и data engineering с сильным пониманием предметной области фармацевтических R&D.
•Проектировать и реализовывать масштабируемые архитектуры knowledge graph для интеграции мультимодальных данных (например, omics, процессные, аналитические, lineage)
•Строить и управлять графовыми моделями данных, представляющими сущности такие как samples, processes, assays, targets и биологические взаимосвязи
•Продвигать внедрение графовых технологий (например, RDF, property graphs, SPARQL/Cypher)
•Сотрудничать с platform-командами для реализации масштабируемой инфраструктуры (например, Amazon Neptune, serverless pipelines)
•Обеспечивать производительность, масштабируемость и governance платформ knowledge graph
•Взаимодействовать с продакт-менеджерами, учёными, data-инженерами и AI/ML-командами для перевода бизнес-потребностей в семантические модели
Требования
•Semantic web technology stack (например, RDF data format, SPARQL query language)
•Amazon Web Services (AWS), особенно serverless-сервисы (например, Lambda, Step Functions)
•Data engineering (например, SQL queries, ETL jobs)
•Программирование на Python
•Опыт с DevSecOps практиками, такими как continuous integration (CI) и continuous delivery (CD), контроль версий исходного кода (например, Git), infrastructure-as-code (например, CloudFormation, Terraform) и контейнеры (например, Docker)
•Cheminformatics и знакомство с фармацевтическими исследованиями
•Опыт с AI/ML приложениями, использующими графовые данные
•Хорошие коммуникативные и командные навыки, способность сотрудничать с другими командами для разработки решений
•Опыт с инструментами Atlassian для agile-разработки (например, Jira, Confluence)
•Growth mindset и способность работать с enterprise-командами
Дополнительная информация
•Релокация: не предусмотрена
•Визовая поддержка: да (10%)
•Формат работы: гибрид
•Смена: не указана
•Требуется водительское удостоверение: нет
•Опасные материалы: нет
