KI-Produktanalyst (LLM/RAG) – remoteAI Product Analyst (LLM / RAG) - remote

Wir suchen einen KI-Produktanalysten für ein internationales Projekt zur Erstellung eines KI-Assistenten und analytischer Lösungen auf Basis von LLM. Remote (nicht von RF/RB/Ukr) 3000 - 4500 $ Verantwortlichkeiten: Führen Sie Discovery-Sitzungen mit Geschäftskunden durch, erstellen Sie einen Fragenkatalog und Benchmark-Sets, um die KI-Lösung vor dem Go-Live zu bewerten. Analysieren Sie Datenquellen (Oracle EPM, Landfolio, AcQuire), ermitteln Sie die Verfügbarkeit von Daten in Adls und Databricks, koordinieren Sie den Ansatz für deren Nutzung oder Laden. Beschreiben Sie Datenschemata und kontrollieren Sie die Datenqualität. Erfassen und formalisieren Sie Anforderungen für KI-Chat und Dashboards, übersetzen Sie Geschäftsaufgaben in Aussagen für ML-Ingenieure. Erstellen und pflegen Sie eine Wissensdatenbank für RAG, bereiten Sie Datensätze vor, um die Qualität der Suche und Zitierung zu bewerten. Führen Sie Qualitätssicherung und Benchmarking von KI-Lösungen durch, analysieren Sie Fehler, nehmen Sie an UAT und Pilotstarts teil. Unterstützung der Projektdokumentation, Architekturmaterialien und Wissenstransfer. Anforderungen: Mindestens 3 Jahre Erfahrung in der Rolle des Daten-/System-/Produktanalysten in Projekten mit Daten, ML oder KI für Unternehmenskunden. Sicheres SQL, Erfahrung in Datenanalyse und Profilierung. Kenntnisse in Databricks/Spark SQL sind von Vorteil. Verständnis von LLM-Produkten: RAG, Text2SQL, Eingabeaufforderung, Modellbeschränkungen, Bewertung der Qualität von Antworten und Arbeit mit Bewertungssätzen. Erfahrung in der Erfassung und Formalisierung von Anforderungen: Entdeckung, User Stories, Akzeptanzkriterien, Datenspezifikationen. Englisch - C1 Bereitschaft, selbstständig in einem verteilten Team zu arbeiten und an regelmäßigen Besprechungen mit dem Kunden teilzunehmen (UTC+3). Wäre ein Plus: Erfahrung mit Azure Adls, Databricks Genie, AI Foundry, Power BI oder anderen BI-Tools. Erfahrung mit Finanzdaten (Budget, Fakten, Prognose, Gewinn- und Verlustrechnung), Oracle EPM oder Hyperion. Erfahrung mit behördlichen Dokumenten, Lizenzen und Landfolio-Klassensystemen. Erfahrung mit geologischen und räumlichen Daten, AcQuire, ArcGIS oder ähnlichen GIS-Systemen. Erfahrung in den Bereichen Bergbau, Öl & Gas- oder Schwerindustrie. Python/Pandas für Datenanalyse und Erfahrung in der LLM-Bewertung (LLM-as-a-Judge, Ragas, Promptfoo usw.). 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

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