Описание
Это роль-гибрид: вы будете одновременно AI-лидером (проработка гипотез, работа с подрядчиками) и Data Scientist'ом (модели, данные, ML).
Задачи
•Взаимодействовать с бизнес-заказчиками (маркетинг, продажи, продукт, HR, логистика), выявлять точки применения AI
•Формулировать и тестировать гипотезы: «А что, если мы автоматизируем / предскажем / кластеризуем / порекомендуем вот это?»
•Проводить оценку эффективности гипотез (стоимость разработки vs выгода)
•Развивать текущую интеграцию с LLM (Яндекс) — уже используем её, нужно масштабировать
•Проектировать RAG-решения (Retrieval-Augmented Generation) для ответов по корпоративным данным
•Разрабатывать AI-ассистентов для: ad-hoc запросов по анализу данных (ответы на типичные вопросы по данным вместо формирования типовых дашбордов), внутренних процессов — поиск по документам, генерация отчётов, интерпретация показателей
•Разрабатывать ML-модели (классификация, регрессия, кластеризация, прогнозирование временных рядов)
•Собирать и подготавливать данные для моделей из DWH и других корпоративных источников
•Проводить EDA, feature engineering, валидацию, A/B-тесты
•Подтверждать качество моделей — формальная метрика качества (business metrics, а не только ML-метрики)
•Документировать результаты (отчёты, презентации для стейкхолдеров)
•Искать на рынке внешние AI-решения, отвечающие запросам бизнеса
•Формировать ТЗ для подрядчиков, оценивать их компетенции
•Управлять пилотами: сроки, KPI, приёмка результатов
•Готовить фактуру для принятия решения: build (делаем сами) vs buy (покупаем готовое решение) vs partner (берём подрядчика)
•Доводить модели до продакшена — встраивать их в существующую DWH-инфраструктуру
•Писать ETL/ELT-пайплайны для ML (совместно с DWH-инженерами)
•Мониторить качество моделей в продуктивном контуре, настраивать автопереобучение
•Интегрировать AI-решения с текущими системами компании (CRM, BI, корпоративный портал)
Требования
•Опыт работы со сложными запросами, оконными функциями, CTE, DWH (PostgreSQL / ClickHouse)
•Опыт работы с YandexGPT / GPT / Open-source LLM, понимание RAG, промпт-инжиниринг
•Владение базовыми навыками разработки
•Опыт ведения проектов от сбора требований, защиты идей перед стейкхолдерами до презентации результатов
•Pandas, NumPy, Scikit-learn, FastAPI / Flask
•Градиентный бустинг (CatBoost, XGBoost, LightGBM), линейные модели, кластеризация, метрики, валидация
Условия
•Работа в одной из крупнейших международных компаний, с брендами, которые действительно любят
•Конкурентоспособная заработная плата (по результатам собеседования), годовой бонус
•Официальное трудоустройство, соблюдение Трудового Кодекса РФ
•Оплачиваемый больничный до 100% оклада
•Полис ДМС (расширенный со стоматологией), страхование жизни
•Компенсация питания
•Сервис «Понимаю» — бесплатные консультации психологов, юристов, финансистов, специалистов по здоровому образу жизни
•Пятидневная рабочая неделя (гибридный формат работы), пятница — сокращённый рабочий день (до 15:30)
•Офис в центре Москвы (7 минут от ст. м. Новослободская и Маяковская)
•Кофейные наборы в подарок каждый квартал
•Лучший кофе в офисе
