- Страна
- Россия
Аналитик AI-решений
Оценка ИИИнтересная и актуальная позиция в крупном ритейлере с современным стеком (N8N, RAG, Python). Работа на острие технологий AI дает отличные возможности для профессионального роста, хотя уровень компенсации в тексте не указан.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Улучшите резюме под эту вакансию
Возьмём требования и создадим новую версию резюме с акцентом на нужный опыт
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует редкого сочетания навыков классического системного/продуктового анализа и глубокого понимания специфики AI (LLM, RAG, агенты). Кандидату необходимо уметь говорить на одном языке и с бизнесом, и с ML-инженерами.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИВ объявлении не указана заработная плата, однако для позиций уровня Senior/Lead AI Analyst в крупном российском ритейле рыночные предложения обычно находятся в диапазоне 250 000 – 400 000 рублей после вычета налогов. Данная роль предполагает высокую ответственность за архитектуру решений, что оправдывает верхнюю границу рынка.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
Аналитик AI-решений
Мы ищем продуктового аналитика, который поможет превращать бизнес-задачи и идеи в понятные, реализуемые AI-решения и MVP
В этой роли вы будете находить точки применения AI, прорабатывать концепцию решения, определять состав MVP и формировать качественные постановки для AI-разработчиков
Чем ты будешь заниматься
Погружаться в бизнес-задачи и выявлять возможности для применения AI
Формировать и описывать концепцию AI-решения: что делаем, для кого, какую проблему решаем и какой результат хотим получить
Определять границы MVP и приоритизировать функциональность
Описывать пользовательские сценарии и бизнес-логику работы AI-решения
Формировать подробные требования и постановки для AI-разработчиков
Определять необходимые данные, источники, интеграции и ограничения
Совместно с разработчиками прорабатывать техническую реализуемость решений
Участвовать в формировании критериев готовности и приемки MVP
Тестировать готовые решения с точки зрения бизнес-сценариев и пользовательского опыта
Анализировать результаты MVP и формировать предложения по его дальнейшему развитию
Следить за новыми AI-инструментами и подходами и оценивать возможность их применения в бизнесе
Мы ожидаем
Опыт работы продуктовым или бизнес-аналитиком, системным аналитиком, Product Owner или в смежной роли
Умение переводить неструктурированную бизнес-задачу в понятные требования для разработки
Опыт формирования MVP и декомпозиции продукта на функциональные блоки
Понимание принципов работы современных AI/ML-решений и LLM
Понимание таких подходов, как RAG, AI-агенты, prompt engineering, работа с LLM API на уровне, достаточном для постановки задач и обсуждения решений с разработчиками
Навыки описания user stories, use cases, бизнес- и функциональных требований
Умение работать с данными и понимать ограничения качества/доступности данных
Сильные коммуникационные навыки: предстоит много взаимодействовать с бизнесом, разработчиками и другими участниками проекта
Способность быстро разбираться в новых технологиях и предметных областях
Стек технологий: N8N, API, GIt, RAG, SQL (Teradata, MS SQL, Postgres, Oracle), BI-системы (Tableau, Power BI, Qlik, DataLens), Python
Мы предлагаем
Ты будешь находиться на пересечении продукта, бизнеса и современных AI-технологий и сможешь напрямую влиять на то, какие AI-решения появляются в компании и какие бизнес-задачи они решают
Если тебе интересно не просто анализировать требования, а придумывать и быстро упаковывать AI-решения в работающие MVP тогда эта позиция точно для тебя
Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- n8n
- API
- Git
- RAG
- SQL
- Teradata
- MS SQL
- PostgreSQL
- Oracle
- Tableau
- Power BI
- Qlik
- DataLens
- Python
- LLM
- Prompt Engineering
- User Stories
- Use Cases
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка понимания специфики AI-продуктов и умения приоритизировать.
Как вы определяете границы MVP для AI-решения, учитывая неопределенность точности моделей на старте?
Оценка технической экспертизы в области современных подходов к работе с LLM.
Опишите ваш опыт работы с RAG-системами: какие ключевые требования вы бы предъявили к источникам данных и качеству ответов?
Проверка навыков системного анализа и интеграции.
Какие ограничения API современных LLM (например, контекстное окно или rate limits) вы учитываете при проектировании бизнес-логики?
Оценка умения работать с данными.
Как вы подходите к формированию набора данных для тестирования и приемки (evaluation) AI-решения?
Проверка навыков коммуникации и управления ожиданиями.
Как вы объясняете бизнес-заказчику вероятностную природу AI и возможность галлюцинаций модели в готовом продукте?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
