Data Science & Analytic Methodology SME - Remote

О позиции

Позиция требует глубоких знаний в области науки о данных и аналитической методологии. Вы будете работать над проектами с использованием больших языковых моделей, оценивать качество выводов ИИ и совершенствовать автоматизированные workflows. Упор делается на практическое применение методов анализа и коммуникацию сложных технических концепций.

Чем заниматься

• Анализировать сложные сценарии интеграции аналитических пайплайнов и сопоставлять их с существующими таксономиями
• Разрабатывать детальные кейсы для реальных случаев развёртывания, включая автоматическую сортировку задач и масштабный анализ
• Оценивать ответы ИИ по критериям качества рассуждений, понимания ограничений и практической полезности
• Выявлять случаи чрезмерного отказа моделей в обработке запросов, нарушающие рабочие процессы
• Документировать нестандартные ситуации и предлагать решения для улучшения точности системы

Что ждут

• Глубокие знания методов анализа данных и построения аналитических пайплайнов
• Опыт работы с большими языковыми моделями (LLM) и интеграция в сложные системы
• Навыки технической документации и чёткого объяснения методологий
• Понимание метрик оценки качества анализа и автоматизированных процессов
• Способность работать в распределённых международных командах

Будет плюсом

• Опыт преподавания или менторства в области data science
• Знание государственных стандартов безопасности данных
• Опыт работы в оборонной сфере или аналитике для госструктур
• Проектирование фреймворков бенчмарков и систем оценки

Условия

• Удалённая работа в международной команде
• Возможность влияния на развитие передовых AI-технологий
• Работа со сложными аналитическими задачами мирового уровня
• Гибкий график и проекты с высокой ответственностью

Навыки

• Data Science
• Large Language Models
• Analytical Pipelines
• NLP
• Machine Learning
• Python
• Data Analysis
• Technical Documentation

Могут спросить на собеседовании

1. Как вы оцениваете качество ответов ИИ при работе с аналитическими данными?
2. Приведите пример сложного edge case, который вы документировали ранее, и как решали проблему.
3. Как вы обеспечиваете точность итеративной разработки AI-систем?