Специалист по большим данным

50000 ₽

Дата обновления: 31.07.2025, 11:33

ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ АВТОНОМНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "МОСКОВСКИЙ ПОЛИТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ"

Город Москва, Большая Семёновская улица, дом: Д. 38;

Разработка и сопровождение системы цифрового следа проектной деятельности (логи, презентации, экспертные оценки, отчеты, динамика прогресса);

Использование генеративного ИИ и LLM (в том числе open-source моделей) для анализа проектных артефактов, логов, постановки задач и рефлексии;

Разработка метрик эффективности проектной деятельности, включая оценку команд, кураторов, ролей и прогресса;

Создание дешбордов и аналитических витрин (Power BI, Metabase, Superset и др.) для ситуационного центра проектной деятельности;

Анализ рыночных трендов и потребностей, чтобы понимать потенциал студенческих проектов с точки зрения продуктовой и технологической состоятельности;

Участие в наставничестве студентов, помощь в построении архитектуры проектных решений, консультирование по инструментам ИИ;

Ведение или поддержка образовательных блоков по анализу данных, ML, генеративному ИИ;

Поддержка ИИ-инфраструктуры центра: модели, API, интеграции.

Высшее техническое/аналитическое образование или курсы повышения квалификации в области больших данных, ML, ИИ, LLM, аналитики;

Уверенное владение инструментами: Python, pandas, scikit-learn, PyTorch/Transformers, Docker;

Опыт работы с открытыми LLM (LLaMA, Mistral, GPT-J и др.), знание принципов fine-tuning и inference;

Умение строить аналитические модели и визуализации данных (от SQL до BI-инструментов);

Опыт в образовании, наставничестве, технической экспертизе в проектах приветствуется;

Гибкость, способность самостоятельно ставить задачи и адаптироваться под динамичную среду.

Образование: Высшее образование — бакалавриат

Опыт работы (лет): 1

Высшее техническое/аналитическое образование или курсы повышения квалификации в области больших данных, ML, ИИ, LLM, аналитики;

Уверенное владение инструментами: Python, pandas, scikit-learn, PyTorch/Transformers, Docker;

Опыт работы с открытыми LLM (LLaMA, Mistral, GPT-J и др.), знание принципов fine-tuning и inference;

Умение строить аналитические модели и визуализации данных (от SQL до BI-инструментов);

Опыт в образовании, наставничестве, технической экспертизе в проектах приветствуется;

Гибкость, способность самостоятельно ставить задачи и адаптироваться под динамичную среду.

Образование: Высшее образование — бакалавриат

Опыт работы (лет): 1

Тип занятости: Полная занятость

График работы: FULL

Количество рабочих мест: 1

полная занятость

full

менеджер по персоналу Екатерина

Контактное лицо