Аналитик данных | Data scientist в JDE Москва

Гибридная роль AI-лидера и Data Scientist в крупной международной компании: проработка бизнес-гипотез, развитие LLM/RAG-решений и построение ML-моделей с внедрением в DWH-инфраструктуру.

Задачи:

• Взаимодействовать с бизнес-заказчиками (маркетинг, продажи, продукт, HR, логистика), выявлять точки применения AI
• Формулировать и тестировать гипотезы автоматизации, предсказания, кластеризации и рекомендаций
• Проводить оценку эффективности гипотез (стоимость разработки vs выгода)
• Развивать и масштабировать текущую интеграцию с LLM (Яндекс)
• Проектировать RAG-решения для ответов по корпоративным данным
• Разрабатывать AI-ассистентов для ad-hoc запросов по анализу данных, поиска по документам, генерации отчётов и интерпретации показателей
• 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 формальными бизнес-метриками
• Документировать результаты (отчёты, презентации для стейкхолдеров)
• 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 решения build vs buy vs partner
• 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)

Требования:

• Опыт работы со сложными запросами, оконными функциями, CTE, DWH (PostgreSQL / ClickHouse)
• Опыт работы с YandexGPT / GPT / Open-source LLM, понимание RAG, промпт-инжиниринг
• Базовые навыки разработки
• Опыт ведения проектов от сбора требований, защиты идей перед стейкхолдерами до презентации результатов
• Pandas, NumPy, Scikit-learn, FastAPI / Flask
• Градиентный бустинг (CatBoost, XGBoost, LightGBM), линейные модели, кластеризация, метрики, валидация

Условия:

• Работа в одной из крупнейших международных компаний
• Конкурентоспособная заработная плата (по результатам собеседования), годовой бонус
• Официальное трудоустройство, соблюдение Трудового Кодекса РФ
• Оплачиваемый больничный до 100% оклада
• Полис ДМС (расширенный со стоматологией), страхование жизни
• Компенсация питания
• Сервис «Понимаю» — бесплатные консультации психологов, юристов, финансистов, специалистов по ЗОЖ
• Пятидневная рабочая неделя (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

Навыки:

• PostgreSQL
• ClickHouse
• DWH
• YandexGPT
• GPT
• Open-source LLM
• RAG
• промпт-инжиниринг
• Pandas
• NumPy
• Scikit-learn
• FastAPI
• Flask
• CatBoost
• XGBoost
• LightGBM
• ML
• ETL
• ELT
• A/B-тесты
• EDA
• feature engineering
• NLP
• Computer Vision