Аналитик AI/ML

• 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;

• 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.

• 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)