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)
Похожие вакансии