Описание
Expera — IT-интегратор, который реализует проекты в области цифровой трансформации для крупных компаний. Мы ищем Senior ML Analyst для участия в стратегическом проекте внедрения AI-комплексов и когнитивных систем нового поколения в защищённый контур. Роль охватывает полный аналитический контур AI: от методологии сбора данных и постановки ТЗ подрядчикам до валидации моделей и контроля дрейфа в Production.
Задачи
•Выстраивать методологию разметки и подготовки датасетов, регламенты контроля качества работы ML-моделей.
•Разрабатывать технические задания, архитектурные требования и критерии приёмки для внешних подрядчиков.
•Проектировать систему продуктовых и ML-метрик качества (Accuracy, ROC-AUC, F1, MAPE, NLP/LLM-метрики) под бизнес-цели.
•Проводить аудит методологии обучения подрядчиков, валидировать результаты на тестовых датасетах и осуществлять финальную приёмку моделей.
•Проектировать и контролировать мониторинг моделей в Production (Data Drift, Model Drift на AI-платформе), инициировать переобучение.
•Координировать аналитические процессы, ставить задачи Middle-аналитикам и разметчикам данных, контролировать результат.
Требования
•Опыт от 4–5+ лет в роли Senior ML Analyst, Senior Data Analyst или Lead Product Analyst на крупных проектах внедрения ML/AI.
•Глубокая экспертиза в оценке качества классических ML-моделей и NLP/LLM-решений.
•Опыт разработки ТЗ, методологии приёмки и проведения глубокого аудита моделей внешних команд.
•Продвинутый уровень SQL и Python для статистических тестов, аудита алгоритмов и анализа смещений (bias/drift).
•Экспертный опыт постановки процессов мониторинга моделей в Production и MLOps (Evidently, MLflow, Data/Model Drift).
•Опыт наставничества и координации работы Middle-специалистов.
•Сильные коммуникативные навыки: умение транслировать бизнес-цели в ML-задачи и аргументированно защищать приёмку моделей перед топ-менеджментом.
•Свободный русский язык, английский от уровня B1+.
Будет плюсом:
•Практический опыт управления внешними DS-подрядчиками и организации A/B-тестирования.
•Понимание Enterprise-архитектуры DWH / Data Lake, MLOps-процессов и шин данных.
•Знание узбекского языка.
Условия
•Участие в масштабном инновационном проекте интеграции AI в защищённую инфраструктуру.
•Высокий уровень задач и внедрение передовых отраслевых практик.
•Конкурентный компенсационный пакет.
