Продуктовый аналитик ML-проектов

Привет! Мы команда продукта и аналитики. Ищем специалиста, который поможет формировать требования к ML-решениям и аппаратным системам, участвовать в проектировании архитектуры и выстраивать прозрачные инженерные процессы. Роль предполагает плотную работу с командами разработки, data-специалистами и бизнесом.

- Собирать, анализировать и формализовывать требования к ML-системам и аппаратным решениям. - Декомпозировать бизнес-задачи в технические требования - Моделировать бизнес-процессы и потоки данных (UML, BPMN, DFD, C4 и др.). - Разрабатывать проектную документацию: ТЗ, спецификации, пользовательские сценарии, API-контракты. - Координировать тестирование (integration, E2E, UAT) и контролировать соответствие решений требованиям. - Работать с инструментами разметки и валидации данных для ML-моделей. - Проводить GAP-анализ текущих и целевых процессов. - Участвовать во внедрении решений и сопровождать команды на этапе запуска. - Готовить демонстрации и презентации для стейкхолдеров. - Оценка эффективности фич до и после запуска. - Оценка импакта. - Создание отчётов, витрин и подсчёт метрик.

- Опыт работы системным или продуктовым аналитиком от 2 лет (желательно в data- или ML-проектах). - Понимание жизненного цикла разработки ПО. - Опыт разработки проектной и пользовательской документации, знание ГОСТ 19 и 34. - Уверенные навыки сбора и формализации требований (US, UC, CJM, Acceptance Criteria. - Опыт проектирования API и понимание REST, gRPC, WebSockets. - Базовые знания SQL и работы с моделями данных. - Понимание принципов статистики и работы ML-систем на концептуальном уровне. - Опыт работы с таск-трекерами (Jira или аналогами) и Confluence. - Сильные коммуникационные навыки и умение работать с разными уровнями стейкхолдеров. - Системное мышление и способность принимать решения в условиях неопределенности.

- Опыт участия в ML-проектах или data-платформах. - Умение читать код на Python. - Знание брокеров сообщений Kafka или RabbitMQ. - Опыт работы с PlantUML или аналогичными инструментами моделирования. - Навыки прототипирования интерфейсов в Figma. - Понимание CI/CD и пайплайнов обучения моделей.