Чем предстоит заниматься:
Это роль-гибрид: вы будете одновременно AI-лидером (проработка гипотез, работа с подрядчиками) и Data Scientist'ом (модели, данные, ML).
🔬 1. Бизнес-гипотезы
- Взаимодействовать с бизнес-заказчиками (маркетинг, продажи, продукт, HR, логистика), выявлять точки применения AI
- Формулировать и тестировать гипотезы: «А что, если мы автоматизируем / предскажем / кластеризуем / порекомендуем вот это?»
- Проводить оценку эффективности гипотез (стоимость разработки vs выгода)
🤖 2. Работа с LLM и YandexGPT
- Развивать текущую интеграцию с LLM (Яндекс) — уже используем её, нужно масштабировать
- Проектировать RAG-решения (Retrieval-Augmented Generation) для ответов по корпоративным данным
- Разрабатывать AI-ассистентов для: Ad-hoc запросов по анализу данных - ответы на типичные вопросы по данным виесто формирования типовых дашбордов, внутренних процессов — поиск по документам, генерация отчётов, интерпретация показателей
📊 3. Data Science (модели и данные)
- Разрабатывать ML-модели (классификация, регрессия, кластеризация, прогнозирование временных рядов)
- Собирать и подготавливать данные для моделей из DWH и других корпоративных источников
- Проводить EDA, feature engineering, валидацию, A/B-тесты
- Подтверждать качество моделей — формальная метрика качества (business metrics, а не только ML-метрики)
- Документировать результаты (отчёты, презентации для стейкхолдеров)
🤝 4. Работа с подрядчиками и пилотами
- Искать на рынке внешние AI-решения, отвечающие запросам бизнеса
- Формировать ТЗ для подрядчиков, оценивать их компетенции
- Управлять пилотами: сроки, KPI, приёмка результатов
- Готовить фактуру для принятия решения: build (делаем сами) vs buy (покупаем готовое решение vs partner (берём подрядчика)
- Текущий пул: LLM-проекты с Яндексом; в планах — AI-ассистенты для данных, NLP-решения, Computer Vision (если есть потребность)
🛠️ 5. Интеграция и внедрение
- Доводить модели до продакшена — встраивать их в существующую DWH-инфраструктуру
- Писать ETL/ELT-пайплайны для ML (совместно с DWH-инженерами)
- Мониторить качество моделей в продуктивном контуре, настраивать автопереобучение
- Интегрировать AI-решения с текущими системами компании (CRM, BI, корпоративный портал)
Что мы ожидаем:
- Опыт работы со сложными запросами, оконными функциями, CTE, DWH (PostgreSQL / ClickHouse);
- Опыт работы с YandexGPT / GPT / Open-source LLM, понимание RAG, промпт-инжиниринг;
- Владеете базовыми навыками разработки;
- Имеете опыт ведения проектов от сбора требований, защиты идей перед стейкхолдерами до презентации результатов.
А также:
- Pandas, NumPy, Scikit-learn, FastAPI / Flask;
- Градиентный бустинг (CatBoost, XGBoost, LightGBM), линейные модели, кластеризация, метрики, валидация.
Со своей стороны мы предлагаем:
- Работу в одной из крупнейших международных компаний, с брендами, которые действительно любят;
- Конкурентоспособную заработную плату (по результатам собеседования), годовой бонус;
- Официальное трудоустройство, соблюдение Трудового Кодекса РФ;
- Оплачиваемый больничный до 100% оклада;
- Полис ДМС (расширенный со стоматологией), страхование жизни;
- Компенсацию питания;
- Сервис «Понимаю» - бесплатные консультации психологов, юристов, финансистов, специалистов по здоровому образу жизни;
- Пятидневную рабочую неделю (гибридный формат работы), пятница - сокращённый рабочий день (до 15:30);
- Офис в центре Москвы (7 минут от ст. м. Новослободская и Маяковская);
- Кофейные наборы в подарок каждый квартал;
- Лучший кофе в офисе :)