Продуктовый аналитик команды ML (удаленная работа)

Вакансия: Продуктовый аналитик команды ML

Описание вакансии

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 интеллекта

Сейчас, 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.