бизнес-аналитик

Описания нет

• 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)