Требования: Стек: Языки: Python, SQL. ML-стек: scikit-learn, LightGBM, PyTorch, MLflow. AI/LLM-стек: APIs, embeddings, vector databases, LLM orchestration, evaluation, observability Data stack: ClickHouse, PostgreSQL, MongoDB, AirFlow. Инфраструктура: Docker, Git, CI/CD. BI: Superset, Tableau-будет плюсом. Опыт проектирования, разработки, вывода в production и развития после запуска ML/AI-решений, включая AI / LLM use cases. Практический опыт построения AI/LLM-систем: assistants, copilots, retrieval QA, extraction / summarization, RAG, orchestration, evaluation, guardrails, observability. Опыт оценки влияния решений на бизнес-метрики через A/B-тесты, holdout, uplift-подходы или иные подходы к оценке инкрементального эффекта. Понимание процессов контроля качества данных и production monitoring: drift, data quality, training-serving skew, стабильность скоринга, мониторинг после запуска. Опыт построения ML/AI-сценариев, влияющих на бизнес-метрики: uplift, churn, propensity, reactivation, recommendations, next-best-action. Опыт с embeddings и vector databases. Будет плюсом: Опыт проектирования RAG-сценариев, evaluation pipeline, guardrails и observability для AI/LLM-решений. Опыт safe rollout практик: canary, fallback, rollback, post-launch monitoring.

**Локация:**📍Для Армении и Грузии-офис, гибрид. Для Польши-удалённо.

**Контакт для отклика: **контакт рекрутера