Продуктовый аналитик ML-проектов (удаленная работа)

Вакансия: Продуктовый аналитик ML-проектов

Описание вакансии

Привет! Мы команда продукта и аналитики. Ищем специалиста, который поможет формировать требования к ML-решениям и аппаратным системам, участвовать в проектировании архитектуры и выстраивать прозрачные инженерные процессы. Роль предполагает плотную работу с командами разработки, data-специалистами и бизнесом.

Вам предстоит

• 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.

Мы ожидаем

• 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.