5 дней назад
AI Product Analyst
3 000 - 4 500$
Вакансия из Telegram канала - Мэтч & Сопровод
Покажет вашу совместимость и напишет письмо
Описание вакансии
TL;DR
AI Product Analyst (LLM/RAG): Анализ и развитие AI-ассистента, чата и аналитических решений на базе LLM с акцентом на discovery, качество данных, RAG-базу знаний и оценку ответов. Focus on формировании benchmark-наборов, анализе ошибок, подготовке требований для ML-инженеров и проведении UAT в распределённой команде.
#vacancy #remote #aianalyst #genai #llm #rag #databricks #azure #sql
Ищем AI Product Analyst для международного проекта по созданию AI-ассистента и аналитических решений на базе LLM.
▫️Remote (не из РФ/РБ/Укр)
▫️$3000 - 4500
Обязанности:
▫️Проводить discovery-сессии с бизнес-заказчиками, формировать каталог вопросов и benchmark-наборы для оценки AI-решения перед go-live.
▫️Анализировать источники данных (Oracle EPM, Landfolio, AcQuire), определять доступность данных в ADLS и Databricks, согласовывать подход к их использованию или загрузке.
▫️Описывать схемы данных и контролировать качество данных.
▫️Собирать и формализовать требования к AI-чату и дашбордам, переводить бизнес-задачи в постановки для ML-инженеров.
▫️Формировать и поддерживать базу знаний для RAG, готовить датасеты для оценки качества поиска и цитирования.
▫️Проводить QA и бенчмаркинг AI-решения, анализировать ошибки, участвовать в UAT и пилотных запусках.
▫️Поддерживать проектную документацию, архитектурные материалы и knowledge transfer.
Требования:
▫️Опыт от 3 лет в роли Data / System / Product Analyst на проектах с данными, ML или AI для enterprise-клиентов.
▫️Уверенный SQL, опыт анализа и профилирования данных. Знание Databricks / Spark SQL будет преимуществом.
▫️Понимание LLM-продуктов: RAG, Text2SQL, промптинг, ограничения моделей, оценка качества ответов и работа с eval-наборами.
▫️Опыт сбора и формализации требований: discovery, user stories, критерии приемки, спецификации данных.
▫️Английский язык - C1
▫️Готовность работать самостоятельно в распределенной команде и участвовать в регулярных встречах с клиентом (UTC+3).
Будет плюсом:
▫️Опыт работы с Azure ADLS, Databricks Genie, AI Foundry, Power BI или другими BI-инструментами.
▫️Опыт работы с финансовыми данными (бюджет, факт, прогноз, P&L), Oracle EPM или Hyperion.
▫️Опыт работы с регуляторными документами, лицензированием и системами класса Landfolio.
▫️Опыт работы с геологическими и пространственными данными, AcQuire, ArcGIS или аналогичными ГИС-системами.
▫️Опыт в доменах Mining, Oil & Gas или Heavy Industry.
▫️Python/pandas для анализа данных и опыт оценки LLM (LLM-as-a-Judge, Ragas, Promptfoo и др.).
TG
Ищем AI Product Analyst для международного проекта по созданию AI-ассистента и аналитических решений на базе LLM.
▫️Remote (не из РФ/РБ/Укр)
▫️$3000 - 4500
Обязанности:
▫️Проводить discovery-сессии с бизнес-заказчиками, формировать каталог вопросов и benchmark-наборы для оценки AI-решения перед go-live.
▫️Анализировать источники данных (Oracle EPM, Landfolio, AcQuire), определять доступность данных в ADLS и Databricks, согласовывать подход к их использованию или загрузке.
▫️Описывать схемы данных и контролировать качество данных.
▫️Собирать и формализовать требования к AI-чату и дашбордам, переводить бизнес-задачи в постановки для ML-инженеров.
▫️Формировать и поддерживать базу знаний для RAG, готовить датасеты для оценки качества поиска и цитирования.
▫️Проводить QA и бенчмаркинг AI-решения, анализировать ошибки, участвовать в UAT и пилотных запусках.
▫️Поддерживать проектную документацию, архитектурные материалы и knowledge transfer.
Требования:
▫️Опыт от 3 лет в роли Data / System / Product Analyst на проектах с данными, ML или AI для enterprise-клиентов.
▫️Уверенный SQL, опыт анализа и профилирования данных. Знание Databricks / Spark SQL будет преимуществом.
▫️Понимание LLM-продуктов: RAG, Text2SQL, промптинг, ограничения моделей, оценка качества ответов и работа с eval-наборами.
▫️Опыт сбора и формализации требований: discovery, user stories, критерии приемки, спецификации данных.
▫️Английский язык - C1
▫️Готовность работать самостоятельно в распределенной команде и участвовать в регулярных встречах с клиентом (UTC+3).
Будет плюсом:
▫️Опыт работы с Azure ADLS, Databricks Genie, AI Foundry, Power BI или другими BI-инструментами.
▫️Опыт работы с финансовыми данными (бюджет, факт, прогноз, P&L), Oracle EPM или Hyperion.
▫️Опыт работы с регуляторными документами, лицензированием и системами класса Landfolio.
▫️Опыт работы с геологическими и пространственными данными, AcQuire, ArcGIS или аналогичными ГИС-системами.
▫️Опыт в доменах Mining, Oil & Gas или Heavy Industry.
▫️Python/pandas для анализа данных и опыт оценки LLM (LLM-as-a-Judge, Ragas, Promptfoo и др.).
TG
Будьте осторожны: если работодатель просит войти в их систему, используя iCloud/Google, прислать код/пароль, запустить код/ПО, не делайте этого - это мошенники. Обязательно жмите "Пожаловаться" или пишите в поддержку. Подробнее в гайде →
Текст вакансии взят без изменений
Источник -
