Чем предстоит заниматься
Исследовать бизнес-процессы, найти точки улучшений и показать, как AI-решения могут приносить ощутимую пользу
Подготовить полноценные требования к AI-продуктам: создать BRD, user stories, use cases и описать будущие процессы в стиле «AS-IS/TO-BE» с помощью BPMN-диаграмм
Проанализировать сценарии внедрения, оценивая их бизнес-ценность, технологическую выполнимость и предстоящий бизнес-эффект. Сформулировать рекомендации по развитию AI-сервисов и продуктов
Содействовать формированию методологических подходов и стандартов внедрения AI-решений по всему банку
Совместно с архитекторами и разработчиками создать концепции и архитектуру решений, описывая нужные интеграции (REST API) и требования к данным
Твоё участие будет ценно при освоении и применении MLOps-практик (Docker, Kubernetes, MLflow), обработке и анализе данных (Python, SQL, DWH, Data Lake, Data Governance), понимании ML-жизненного цикла