.svg)
.svg)
Добавьте резюме в профиль, чтобы сгенерировать временное CV под эту вакансию
Если просят войти через iCloud, отправить коды из SMS, запустить код, что-то установить, перевести деньги или сделать что угодно, связанное с деньгами, не соглашайтесь: это признаки мошенничества.
сегодня
Продуктовый аналитик
ниже рынка на 13,2%
вакансия
206 000 ₽
в среднем
237 386 ₽
мэтч
Добавь резюме в профиле, чтобы видеть % мэтча с вакансией
генерация резюме
сопроводительное письмо
Добавь резюме в профиле, а нейросеть определит твою категорию. Затем ты сможешь генерировать сопроводительные письма для вакансий этой категории
описание
Команда продукта и аналитики формирует требования к ML-решениям и аппаратным системам, участвует в проектировании архитектуры и выстраивает прозрачные инженерные процессы.
задачи
- Собирать, анализировать и формализовывать требования к ML-системам и аппаратным решениям;
- Декомпозировать бизнес-задачи в технические требования;
- Моделировать бизнес-процессы и потоки данных (UML, BPMN, DFD, C4 и др.);
- Разрабатывать проектную документацию: ТЗ, спецификации, пользовательские сценарии, API-контракты;
- Координировать тестирование (integration, E2E, UAT) и контролировать соответствие решений требованиям;
- Работать с инструментами разметки и валидации данных для ML-моделей;
- Проводить GAP-анализ текущих и целевых процессов;
- Участвовать во внедрении решений и сопровождать команды на этапе запуска;
- Готовить демонстрации и презентации для стейкхолдеров;
- Оценивать эффективность фич до и после запуска;
- Оценивать импакт;
- Создавать отчёты, витрины и подсчитывать метрики.
требования
- Опыт работы системным или продуктовым аналитиком от 2 лет (желательно в data- или ML-проектах);
- Понимание жизненного цикла разработки ПО;
- Опыт разработки проектной и пользовательской документации, знание ГОСТ 19 и 34;
- Уверенные навыки сбора и формализации требований (US, UC, CJM, Acceptance Criteria);
- Опыт проектирования API и понимание REST, gRPC, WebSockets;
- Базовые знания SQL и работы с моделями данных;
- Понимание принципов статистики и работы ML-систем на концептуальном уровне;
- Опыт работы с таск-трекерами (Jira или аналогами) и Confluence;
- Сильные коммуникационные навыки и умение работать с разными уровнями стейкхолдеров;
- Системное мышление и способность принимать решения в условиях неопределенности;
- Будет плюсом опыт участия в ML-проектах или data-платформах, умение читать код на Python, знание брокеров сообщений Kafka или RabbitMQ, опыт работы с PlantUML или аналогичными инструментами моделирования, навыки прототипирования интерфейсов в Figma, понимание CI/CD и пайплайнов обучения моделей.
условия
- Полная занятость.
навыки
