Продуктовый аналитик команды ML
LLM лаборатория Naumen — команда, которая занимается внедрением моделей машинного обучения во все продукты компании.
Мы уже используем ML в продуктах:
Naumen Erudite — AI-платформа для создания диалоговых роботов и управления их работой и сервисе «Речевая аналитика» извлекающий полезную информацию из любых аудиозаписей или онлайн разговоров при помощи систем искусственного интеллекта.
Сейчас мы внедряем LLM в Knowledge Management Systems — систему для управления знаниями клиентского сервиса и других подразделений бизнеса, она позволяет оператору по базе знаний не только найти, но и сгенерировать ответ клиенту.
Среди заказчиков топовые компании РФ, входящие в топ РБК 500. Запросы и интерес есть у крупных и очень крупных компаний, которые входят в топ-20 в своих направлениях, например, банки, продажи, телеком, крупный ритейл.
Команда в поисках ML-аналитика, готового проводить исследования и внедрять LLM в существующие продукты, приносящие пользу бизнесу.
По нашим оценкам, применение LLM позволяет экономить время сотрудников службы поддержки до 30% и других подразделений компаний до 60%.
Над чем предстоит работать:
-
проводить интервью и CustDev с клиентами, собирать и согласовывать требования по развитию ML-продуктов;
-
формировать задачи на доработку системы для разработчиков LLM лаборатории и продуктовых команд, внедряющих ML;
-
проводить сбор и анализ данных по результатам тестирования и использования клиентами новых фич, оценивать их эффективность;
-
участвовать в R&D по новым ML-подходам и исследовать рынок.
Для того, чтобы справляться с задачами нужны:
-
интерес к ML, желание развиваться в направлении;
-
опыт работы бизнес/продуктовым/data-аналитиком — от 1 года;
-
понимание принципов работы современных алгоритмов машинного обучения;
-
навыки формулирования и проверки гипотез;
-
практика написания постановок задач на разработку;
-
знания SQL и Python на уровне автоматизации простых рутинных задач;
-
навыки общения с заказчиками и стейкхолдерами;
-
навыки анализа обратной связи от клиентов.
Также будет плюсом:
-
опыт работы с ML и LLM, например, локально запускал LLM/ML или готов поделиться pet-проектом;
-
понимание процессов формирования и управления бэклогом задач и приоритизации гипотез, их проверки;
-
опыт работы с инструментами визуализации данных, например, Tableau, Power BI.
