AI Product Analyst (LLM / RAG) - remote
3 000–4 500 $/мес — Ниже рынка. Похожие вакансии платят до 10 000 $. Сравнили с 17 похожими вакансиями
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
- aianalyst
- genai
- llm
- rag
- databricks
- azure
- sql
Отклик — в оригинальной публикации, там же контакты.
Подобрать вакансии под мои навыки
Расскажите, что умеете, — подберём вакансии, где это нужно, и покажем ставку в рынке.
Подобрать бесплатноВакансия размещена напрямую или агрегирована из публичного источника. Мы — платформа, не работодатель. Проверяйте детали перед откликом и никогда не платите за трудоустройство.