Обязанности:
LLM лаборатория Naumen - команда занимающаяся внедрением моделей машинного обучения во все продукты компании.Мы уже используем ML в продуктах:Naumen Erudite - AI-платформа для создания диалоговых роботов и управления их работой и сервисе «Речевая аналитика» извлекающий полезную информацию из любых аудиозаписей или онлайн разговоров при помощи систем искусственного интеллектаСейчас, мы внедряем LLM в Knowledge Management Systems - систему для управления знаниями клиентского сервиса и других подразделений бизнеса, позволяет оператору по базе знаний не только найти, но и сгенерировать ответ клиенту.Среди заказчиков, топовые компании РФ, входящие в топ РБК 500. Запросы и интерес есть у крупных и очень крупных компаний, которые входят в топ-20 в своих направлениях, например, банки, продажи, телеком, крупный ретейл. Команда в поисках ML-аналитика, готового проводить исследования и внедрять LLM в существующие продукты приносящие пользу бизнесу.По нашим оценкам, применение LLM позволяет экономить время сотрудников службы поддержки до 30% и других подразделений компаний до 60%. Над чем предстоит работать: проводить интервью и CustDev с клиентами, собирать и согласовывать требования по развитию ML продуктов; формировать задачи на доработку системы для разработчиков LLM лаборатории и продуктовых команд, внедряющих ML; проводить сбор и анализ данных по результатам тестирования и использования клиентами новых фич, оценивать их эффективность; участвовать в R&D по новым ML-подходам и исследовать рынок. Чтобы справляться с задачами нужны: интерес к ML, желание развиваться в направлении; опыт работы бизнес/продуктовым/data аналитиком - от 1 года; понимание принципов работы современных алгоритмов машинного обучения; навыки формулирования и проверки гипотез; практика написания постановок задач на разработку; знания SQL и Python на уровне автоматизации простых рутинных задач; навыки общения с заказчиками и стейкхолдерами; навыки анализа обратной связи от клиентов. Также будет плюсом: опыт работы с ML и LLM: локально запускал LLM\ML, или готов поделиться pet- проектом; понимание процессов формирования и управления бэклогом задач и приоритезации гипотез, их проверки; опыт работы с инструментами визуализации данных, например, Tableau, Power BI.Похожие вакансии
Договорная
Санкт-Петербург. Станции метро: Лиговский проспект
Центр финансовых технологий