Если вы раньше входили через Google, сбросьте пароль для своей Gmail-почты через кнопку «Забыли пароль?» на экране входа. Затем войдите по email и новому паролю.
Если аккаунта ещё нет, зарегистрируйтесь с Gmail-почтой — после подтверждения почты мы предложим задать пароль.
Что нового
Загружаю обновления...
Что нового
Загружаю обновления...
Работа найдется быстрее с подпискойКандидат найдётся быстрее с подпиской
platform engineer for financial decision intelligence
ориентир по рынку
вакансия
зп не указана
в среднем
343 365 ₽
мэтч
Загрузи резюме, чтобы видеть мэтчи с вакансией
подготовьтесь к отклику
ai-инструменты
Чтобы адаптировать резюме под вакансию или составить сопроводительное письмо, загрузите резюме
описание
dataBob AG is a Swiss technology company specializing in Business Intelligence, Data Platforms and AI-driven Decision Intelligence. Its dataBobIQ platform combines analytics, reporting, forecasting and artificial intelligence into an integrated decision platform for modern finance teams.
задачи
Design and build the data backend architecture of dataBobIQ;
Build AI-powered workflows using modern LLMs;
Implement RAG and agent-based architectures;
Design canonical financial data models;
Build forecasting and recommendation services;
Optimize SQL models for financial analytics;
Work with Microsoft Fabric, SQL databases, dbt, cube and other cloud services;
Integrate AI capabilities into a production SaaS platform;
Collaborate with frontend developers to deliver outstanding user experiences;
Continuously improve architecture, performance and scalability;
Influence product architecture, AI strategy, technology stack, engineering culture and product roadmap.
требования
Excellent Python skills;
Strong SQL knowledge;
Experience building backend applications;
Experience with Git and modern software development practices;
Solid understanding of data modelling;
Experience working with cloud platforms, preferably Azure;
Hands-on experience with LLM orchestration, tool calling, Retrieval-Augmented Generation (RAG), embeddings and vector databases, structured outputs, and AI agent frameworks;
Understanding of Profit & Loss, Balance Sheet, Cash Flow, Forecasting, Budgeting and Financial KPIs is a significant advantage;
Nice to have: Microsoft Fabric, Power BI Semantic Models, Databricks, Docker, CI/CD, LangGraph, PydanticAI, OpenAI Agents SDK, MLflow, DuckDB, Delta Lake, DBT, Cube, finance knowledge.
условия
Key role in shaping a new AI platform from the ground up;
Freedom to influence product architecture, AI strategy, technology stack, engineering culture and product roadmap;
Direct impact on how CFOs and management teams make business decisions.