Analityk Danych / AI Data Steward
150 PLN/ godz.B2B (netto)
MidFull-time·B2B
#344953·Dodano 5 dni temu·1
Źródło: nofluffjobs.comTech Stack / Keywords
AIUse caseRPythonSQLData engineeringUL
Wymagania
- Min. 5 lat doświadczenia w projektach z wykorzystaniem danych strukturalnych
- Min. 2 lata doświadczenia w projektach z danymi niestrukturalnymi
- Praktyczna znajomość architektury RAD i ekosystemu LLM
- Znajomość Pythona i SQL na poziomie data engineering
- Znajomość narzędzi quality i metadanych
- Umiejętność wspierania biznesów w rozumieniu schematów danych
- Tworzenie praktyk Data Governance dla danych nieustrukturyzowanych
- Analiza dostępności, jakości i kompletności danych przed uruchomieniem projektu AI
- Definiowanie kryteriów akceptacji datasetu dla zastosowań AI
- Identyfikacja luk danych i rekomendacje ich uzupełnienia
- Projektowanie standardów danych dla produktów AI
- Definiowanie i egzekwowanie reguł biznesowych jakości danych specyficznych dla AI
- Walidacja wyników modeli pod kątem biznesowych anomalii
- Zarządzanie rejestrami danych i katalogiem danych
- Biznesowe zarządzanie bazami wektorowymi i strategiami embeddings
- Budowanie i utrzymywanie zbiorów ewaluacyjnych (ground truth)
- Śledzenie cyklu życia danych (dryfty i zmiany rozkładu)
- Współpraca z Product Ownerami, Analitykami, właścicielami biznesowymi oraz zespołami IT/data/AI
Obowiązki
- Min. 5 lat doświadczenia w projektach z wykorzystaniem danych strukturalnych (np. Hurtowanie danych, datamarty, raportowanie)
- Min. 2 lata doświadczenia w projektach z danymi niestrukturalnymi
- Praktyczna znajomość architektury RAD i ekosystemu LLM, Python i SQL na poziomie data engineering
- Znajomość narzędzi quality i metadanych
- Osoba techniczno‑biznesowa, właściciel jakości i gotowości danych w kontekście produktów AI (wspieranie biznesów w rozumieniu schematów danych, ocenia zakres danych dla zastosowań AI, tworzenie praktyk Data Governance dla danych nieustrukturyzowanych)
- AI data Readiness: Analiza dostępności, jakości i kompletności danych przed uruchomieniem projektu AI
- Definiowanie kryteriów akceptacji datasetu dla konkretnego zastosowania (Use Case'u) np. klasyfikacja, RAG, prognozowanie
- Identyfikacja luk danych i rekomendacje sposobu ich uzupełnienia
- Projektowanie standardów danych m.in Data Readiness Card (karty gotowości danych dla produktów AI)
- AI-oriented Data Quality
- Definiowanie i egzekwowanie reguł biznesowych jakości danych specyficznych dla AI
- Walidacja wyników modeli pod kątem biznesowych anomalii wynikających z danych
- Prowadzenie rejestrów danych, problemów, i ich wpływów na działanie AI zarządzanie katalogiem danych
- R&D: Biznesowe zarządzanie bazami wektorowymi i strategiami embeddings
- Budowanie zbiorów ewaluacyjnych (ground truth) i utrzymywanie ich aktualności
- Śledzenie cyklu życia danych (dryfty i zmiany rozkładu)
- Współpraca z: Wsparcie Product Ownerów i Analityków przy tworzeniu wymagań
- Współpraca z właścicielami biznesowymi
- IT / data / AI (integracje, automatyzacje)
Oferta
- Współpraca B2B
- Praca hybrydowa, Warszawa ul. Chmielna 89, praca w biurze 2 razy w tygodniu
PKO Finat Sp. z o.o.
22 aktywne oferty