We use cookies to run the site and count visits. "Got it" also allows session recording.
1 month ago
3,000 – 4,500 USD
per month
Grade
Middle
Experience
from 3 years
Work format
Remote
English level
C1, advanced
An email or a Telegram message to the recruiter
– Conduct discovery sessions with the client's business owners, collect and agree on a catalog of questions for use cases with expected answers. Based on this, together with the client's analysts, form an immutable hold-out benchmark for go-live decisions – Perform data discovery across sources (Oracle EPM, Landfolio, AcQuire): what is already in ADLS and Databricks, in what format, with what update frequency. Prepare a decision on "reuse or build pipeline" and coordinate it with the client's data team – Describe the schema catalog and data quality checks – Formulate requirements for the chat and dashboards: metrics, intents (retrieve, compare, rank, explain, verify), access rules, report templates (cost summary, license cost), document templates (pledge drafts, CMI report sections) and translate them into specifications for ML engineers – Prepare a knowledge base for RAG: SOP, Tenement Management Guidebook, Mining Investment Law and Regulations; annotate datasets for evaluating retrieval and citation accuracy – Conduct QA and benchmarking: run harness, calibrate the LLM-as-a-judge rubric with the client's business lead, analyze errors (incorrect numbers, hallucinations, access violations), support UAT and the pilot group – Maintain documentation: contribute to the architecture document, question catalog, knowledge transfer package, materials for weekly status updates and milestone demos
🗣 English: C1
– 3+ years of experience as an analyst (data / system / product analyst) on data or ML projects for enterprise clients – Proficient SQL: complex queries, reconciling numbers with dashboards and reports, data profiling. Experience in Databricks / Spark SQL or willingness to learn quickly – Understanding of how LLM products work: RAG, Text2SQL, prompts, model limitations, hallucinations. Experience in creating test datasets and evaluating response quality (eval sets, rubrics, metrics) – Working English at C1 level or higher: workshops with client experts, correspondence and documents in English – Independence in a distributed remote team, willingness to participate in regular calls with the client in the Saudi Arabian time zone (UTC+3)
– Azure ADLS, Databricks Genie, AI Foundry, Power BI or similar BI tools – Experience with financial data: budget, actuals, forecast, P&L. Familiarity with Oracle EPM / Hyperion – Experience with geological data, AcQuire, GIS (ArcGIS and similar), spatial data – Domain: mining, oil and gas, heavy industry – Python / pandas for data profiling, experience with LLM evaluation tools (LLM-as-a-judge, Ragas, promptfoo, and similar)
💵 Salary: 3000–4500$ gross 🏠 Format: remote work
💵 ЗП: 3000–4500$ gross 🏠 Формат: удалённая работа 🗣 Английский: C1
🎯Что будет делать: – Проводить discovery-сессии с бизнес-владельцами клиента, собирать и согласовывать каталог вопросов на use case с ожидаемыми ответами. На его основе вместе с аналитиками клиента формировать неизменяемый hold-out benchmark, по которому принимается go-live. – Делать data discovery по источникам (Oracle EPM, Landfolio, AcQuire): что уже есть в ADLS и Databricks, в каком виде, с какой частотой обновления. Готовить решение «переиспользуем или строим пайплайн» и согласовывать его с командой данных клиента. – Описывать каталог схем и проверки качества данных. – Формулировать требования к чату и дашбордам: метрики, интенты (retrieve, compare, rank, explain, verify), правила доступа, шаблоны отчётов (cost summary, licence cost), шаблоны документов (pledge drafts, разделы CMI-отчёта) и переводить их в постановки для ML-инженеров. – Готовить корпус знаний для RAG: SOP, Tenement Management Guidebook, Mining Investment Law and Regulations; размечать наборы для оценки retrieval и точности цитирования. – Вести QA и бенчмаркинг: прогонять harness, калибровать рубрику LLM-as-a-judge с business lead клиента, разбирать ошибки (неверные числа, галлюцинации, нарушения доступа), сопровождать UAT и пилотную группу. – Поддерживать документацию: вход в архитектурный документ, каталог вопросов, пакет knowledge transfer, материалы к weekly status и milestone-демо.
🛠Требования: – Опыт от 3 лет аналитиком (data / system / product analyst) на проектах с данными или ML для enterprise-клиентов. – Уверенный SQL: сложные запросы, сверка чисел с дашбордами и отчётами, профилирование данных. Опыт в Databricks / Spark SQL или готовность быстро освоить. – Понимание, как устроены LLM-продукты: RAG, Text2SQL, промпты, ограничения моделей, галлюцинации. Опыт формирования тестовых наборов и оценки качества ответов (eval-сеты, рубрики, метрики). – Рабочий английский не ниже C1: воркшопы с экспертами клиента, переписка и документы на английском. – Самостоятельность в распределённой удалённой команде, готовность к регулярным созвонам с клиентом в часовом поясе Саудовской Аравии (UTC+3).
⭐️Будет плюсом: – Azure ADLS, Databricks Genie, AI Foundry, Power BI или аналогичные BI-инструменты. – Опыт с финансовыми данными: бюджет, факт, прогноз, P&L. Знакомство с Oracle EPM / Hyperion. – Опыт с геологическими данными, AcQuire, ГИС (ArcGIS и аналоги), пространственными данными. – Домен: майнинг, нефтегаз, тяжёлая промышленность. – Python / pandas для профилирования данных, опыт с инструментами оценки LLM (LLM-as-a-judge, Ragas, promptfoo и подобные).
📧 По вопросам пишите мне:
We compare skills, grade, work format and salary
Most often 2,710 to 3,810
