Продуктовый аналитик (Feature Store B2C)

Мы - Команда MLOps B2C – проектируем, разрабатываем, внедряем современные инструменты и практики распределенного машинного обучения, в том числе с применения LLM (GigaChat, Deepseek и т.д.) для AI-решений Блока B2C и группы компаний Сбера. Задача команды - обеспечить DS-команды инструментами на всех этапах жизненного цикла, от проектирования AI-агентов и обучения моделей до внедрения их в промышленных средах. Наша команда ищет продуктового аналитика (Feature Store B2C). Место работы: г Москва Требуемый опыт: От 1 года до 3 лет Чем предстоит заниматься: * собирать и прорабатывать требования на разработку фичей/таргетов от всех ML-команд * формировать и приоритизировать бэклог задач на разработку * координировать процесс разработки и поддержки единой методологии расчета и описания фичей/таргетов * курировать процесс подготовки ТЗ или прототипов фичей для внедрения * вести базу знаний (каталог фичей/таргетов), контролировать качество документации * создавать и проверять гипотезы по продукту Feature Store B2C * презентовать возможности Feature Store и Target Store для внутренних заказчиков. Что для нас важно: * базовое понимание бизнес-процессов и ML-пайплайнов * уверенное владение SQL и Spark, начальный уровень Python * понимание компонентов экосистемы Hadoop * навыки работы с фреймворками проверки гипотез, требованиями и документацией * понимание структуры фичей и роли аналитики данных * навыки применения ИИ в профессиональной деятельности (например, Гигачат, Кандинский). Дополнительным преимуществом будет опыт работы с Jira и Confluence. Что мы предлагаем: * комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская * гибридный формат работы * корпоративный спортзал и зоны отдыха * уникальную систему обучения Сбера для профессионального и карьерного развития * программу адаптации и помощь руководителя на старте * расширенный ДМС и льготное страхование для семьи * гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ * подписку Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера * корпоративную пенсионную программу.