Чем предстоит заниматься:
- Сбор и анализ бизнес-требований от разных функциональных заказчиков с разными интересами и приоритетами.
- Описание и постановка задач мультидисциплинарной команде разработки (ML-инженеры, дата-сайентисты, MLOps).
- Поиск и разведочный анализ источников данных, поиск причин и закономерностей в данных, преобразования данных, описание потоков данных.
- Представление результатов анализа, оформление лаконичных структурированных презентаций.
- Разметка данных, постановка задач на разметку данных команде ассессоров, валидация размеченных данных.
- Разработка и расчёт метрик качества ИИ-моделей.
- Синтез и проверка гипотез по улучшению качества ИИ-моделей совместно с Заказчиком и/или командой разработки.
- Разработка gpt-ассистентов, промпт-инжиниринг.
- Валидация качества ИИ-моделей, сравнительный анализ предсказанных и целевых значений.
- Определение требований к внедрению ИИ-моделей в ИТ-окружение Заказчика.
- Демонстрация готового функционала ИИ-моделей Заказчику.
- Участие в сдаче работ по контракту Заказчику.
Требования
- Навыки разработки и представления практических рекомендаций на основе аналитических данных.
- Способность переводить бизнес-требования в технические решения на основе ИИ.
- Умение определять и формулировать ключевые показатели эффективности (KPI) для оценки влияния ИИ-решений на бизнес.
- Опыт подготовки документации в соответствии с ГОСТ будет плюсом.
- Понимание принципов и методов машинного обучения и искусственного интеллекта.
- Способность применять методы статистического анализа, прогнозного моделирования и интеллектуального анализа данных в контексте ИИ будет плюсом.
- Опыт работы с инструментами визуализации данных (Tableau или аналоги) будет плюсом.
- Владение языками программирования для анализа данных и машинного обучения (Python, R) будет плюсом.
- Знание SQL и опыт работы с СУБД будет плюсом.
- Умение работать в мультидисциплинарной команде (ML-инженеры, дата-сайентисты, DevOps).
- Умение эффективно доносить сложные концепции ИИ до технических и нетехнических заинтересованных сторон.
- Способность создавать понятные визуализации и отчеты для представления результатов анализа.
- Аналитическое мышление, способность быстро осваивать новые технологии и обосновывать принимаемые решения.