Обязанности
•Участвовать в сборе и формализации бизнес-требований к AI-решению
•Формулировать постановку требований к выгрузкам данных для обучения моделей; проверять целостность, консистентность и пригодность данных для решения задачи; формировать и вести наборы признаков для обучения моделей
•Участвовать в проведении анализа данных (EDA) для оценки качества, поиска аномалий и закономерностей
•Рассчитывать и интерпретировать бизнес-метрики и метрики качества ML-моделей, готовить аналитические отчеты об эффективности решений
•Консультировать команду проекта по требованиям к системе
•Строить дашборды и автоматизированные отчеты
•Готовить аналитические справки, презентации и визуализации для технических и нетехнических стейкхолдеров
•Участвовать в проектировании схем данных и витрин, оптимизированных для аналитических задач и ML
•Готовить и тестировать инструкции (промпты) для взаимодействия с языковыми моделями искусственного интеллекта
•Документировать источники данных, логику их обработки и расчета метрик
Требования
•Знание методологии и инструментария формализации, анализа, описания и оптимизации бизнес-процессов
•Понимание основ статистики (проверка гипотез, A/B-тестирование, корреляции, регрессионный анализ)
•Базовое понимание принципов машинного обучения, типов задач (классификация, регрессия, кластеризация) и ключевых метрик оценки моделей (Accuracy, Precision, Recall, F1, ROC-AUC)
•Порядок оформления технической документации
•Методологии реализации проектов по внедрению информационных систем
•Назначения различных видов баз данных
•Основные виды топологий, навык работы с одной из топологий
•Инструменты для организации процессов выгрузки-загрузки данных в ХД
•Базовое знание Python (библиотеки: Pandas) для анализа данных
•Microsoft Office в полном объеме
•Опыт подготовки и тестирования инструкций (промптов) для взаимодействия с языковыми моделями искусственного интеллекта
•Опыт работы в сфере, связанной с AI/ML-решениями (финтех, ритейл, логистика, медицина, телеком)
Будет плюсом
•Опыт проектирования схем данных и витрин, оптимизированных для аналитических задач и ML
•Опыт работы с векторными базами данных (Pinecone, Weaviate, FAISS) и RAG-архитектурами
•Понимание принципов объяснимого ИИ (XAI) — SHAP, LIME
•Знание методологий Agile/Scrum
Условия
•Работа в аккредитованной IT-компании (льготная ипотека и проч.)
•Оформление по ТК РФ и его полное соблюдение (оплачиваемые отпуска, больничные)
•ДМС со стоматологией с первых недель работы (а не после испытательного срока)
