ML/DS Product Engineer

уверенное знание математической статистики, классического ML, продуктовой аналитики и экспериментального дизайна;

опыт работы с ML/DS-продуктами: от исследования данных и прототипа до запуска в production или принятия продуктовых решений ;

умение формулировать метрики качества модели и продукта (precision/recall, ROC-AUC, calibration, retention, conversion, task success, NPS) ;

опыт построения evals для LLM/AI-систем: тестовые датасеты, рубрики оценки, human-in-the-loop, регрессионное тестирование, проверка галлюцинаций и safety ;

высокий уровень владения Python и SQL, опыт работы со стеком: pandas, numpy, scikit-learn, CatBoost, XGBoost, PyTorch/TensorFlow, Transformers ;

понимание принципов RAG, AgenticRAG, LLM-пайплайнов и ограничений LLM-систем (опыт с BI-инструментами и построением витрин данных — плюс).