ООО «РН-КрасноярскНИПИнефть» - научно-исследовательский и проектный институт сопровождает деятельность ключевых предприятий «Роснефти» в Восточной Сибири и на Дальнем Востоке.
Институт входит в состав крупнейшего в Европе научного нефтегазового комплекса ПАО «НК «Роснефть».
Мы предлагаем:
- работу в стабильной и развивающейся Компании с ИТ аккредитацией;
- конкурентный уровень заработной платы (фиксированный оклад, ежемесячные и годовые премии) с каждым кандидатом обсуждается индивидуально в зависимости от опыта работы и квалификации;
- график работы 5/2, режим работы с 09:00 до 18:15, пятница до 17:00;
- обучение, повышение квалификации, профессиональный рост;
- предоставление социальных льгот, гарантий и компенсаций:
- страхование работников (безлимитный ДМС со стоматологией);
- компенсация спортивных абонементов;
- санаторно-курортное лечение;
- различные виды материальной помощи;
- корпоративная программа ипотечного жилищного кредитования;
- корпоративные займы на обучение, целевые договоры для абитуриентов и студентов.
- отсрочка от воинской службы;
- развитая корпоративная культура (корпоративные мероприятия, спортивное движение (более 20 видов спорта и более 40 спортивных мероприятий в год), волонтерство);
- работа в комфортном офисе с удобной инфраструктурой.
Задачи, которые будут стоять перед сотрудником:
архитектура и управление данными:
- проектирование и разработка моделей данных для реляционных и колоночных СУБД (PostgreSQL, Microsoft SQL Server, ClickHouse)
- создание и поддержка отказоустойчивых ETL/ELT-процессов с использованием Apache Airflow (возможно применение Apache NiFi).
- организация взаимодействия между микросервисами, настройка коммуникаций (REST API, очереди сообщений, брокеры и т.д.).
бэкенд-разработка и API:
- разработка бэкенд-компонентов и RESTful API для веб-сервисов на Python (FastAPI) с использованием асинхронного программирования и учётом требований масштабируемости.
работа с ИИ и LLM:
- проектирование и реализация архитектур RAG (Retrieval-Augmented Generation) для семантического поиска по внутренним базам знаний с применением стека технологий (LangChain, LlamaIndex, Qdrant).
- настройка и оптимизация инференс-серверов для запуска больших языковых моделей (LLM) с использованием современных фреймворков, таких как vLLM и SGLang.
развертывание и инфраструктура:
- контейнеризация и деплой решений в production-среду с помощью Docker и Docker Compose.
- работа в Linux-среде: написание Bash-скриптов, автоматизация рутинных задач, настройка рабочих окружений.
взаимодействие и коммуникация:
- активное сотрудничество с аналитиками, продуктовыми командами и заказчиками: анализ бизнес-контекста, приоритизация задач, предложение технических решений, соответствующих бизнес-целям.
Требования: