Данные и ИИ
33 направления, 11 специалистов
Инженер ИИ
Прогноз продаж с помощью ИИ и машинного обучения
По выгрузке продаж из Excel или 1С пишет и запускает код на Python, обучает модель прогноза и сохраняет прогноз с графиком и оценкой точности.
Классификация отзывов по тональности: ИИ-агент напишет код
Пишет код, который размечает отзывы и обращения из таблицы по тональности и темам, и сводит итог по категориям в Excel.
ИИ-агент для разработки рекомендательной системы магазина
По истории заказов пишет код рекомендаций «с этим товаром покупают», проверяет их качество на отложенных данных и отдаёт модуль с описанием.
Инженер данных
ИИ-агент для построения ETL-конвейеров
Пишет код загрузки данных из 1С, CRM, баз и файлов в хранилище так, чтобы повторный запуск не плодил дубли, а смена структуры источника вызывала оповещение.
Проверка качества данных с помощью ИИ
Пишет и запускает проверки таблиц на пропуски, дубли, свежесть и расхождения с источником и выдаёт отчёт по каждой таблице.
Проектирование хранилища данных и витрин: ИИ-помощник
По описанию источников и нужных отчётов предлагает слои хранилища и пишет модели dbt и SQL витрин для систем отчётности.
Инженер визуализации данных
Нейросеть для построения графиков и диаграмм
По таблице Excel или CSV подбирает вид графика под вопрос, строит его кодом и сохраняет картинкой или файлом с подписанными осями.
Интерактивные графики на D3 и Vega с помощью ИИ
Пишет интерактивный график с подсказками, фильтрами и управлением с клавиатуры в виде HTML-страницы, которая открывается в браузере.
ИИ-проверка графиков: честные оси и понятные цвета
Смотрит готовую диаграмму или отчёт, находит обрезанные оси, две шкалы, неразличимые цвета и неудачный вид графика и предлагает исправленный вариант.
Инженер по исправлению данных
Поиск ошибок в больших таблицах: ИИ сгруппирует похожие
Сводит тысячи битых строк в несколько групп похожих ошибок и по каждой группе показывает примеры и вероятную причину.
Нейросеть для нормализации адресов, телефонов и названий
Пишет правило исправления для каждой группы ошибок, приводит адреса, телефоны и названия контрагентов к единому виду и выдаёт исправленный файл с отчётом о правках.
Исправление данных с журналом «было — стало»: ИИ-агент
Готовит исправления в промежуточной таблице, ведёт журнал старых и новых значений по каждой строке, откладывает неисправимые строки на ручной разбор и сверяет, что ни одна запись не потерялась.
Инженер по разбору почты
Нейросеть для анализа деловой переписки
Восстанавливает цепочки писем из выгрузки почты, убирает повторяющиеся цитаты и подписи и составляет сводку: кто что предложил и о чём договорились.
Задачи и договорённости из почты в таблицу с помощью ИИ
Находит в письмах обещания, сроки и поручения, привязывает их к конкретным людям и сводит в таблицу Excel со ссылкой на исходное письмо.
ИИ-агент для разбора входящих писем в CRM
Разбирает входящие письма и вложения, вытаскивает реквизиты, суммы и контакты и сохраняет их в JSON или таблицу для загрузки в CRM.
Инженер графа знаний
Граф знаний из документов: ИИ-агент свяжет факты
Извлекает из документов сущности и связи между ними, строит граф в Neo4j и у каждого факта хранит ссылку на исходный файл.
Нейросеть для поиска противоречий в документах
Сопоставляет утверждения из разных источников, отмечает противоречащие друг другу и показывает обе версии со ссылками, не затирая ни одну.
Что затронет изменение: анализ связей с помощью ИИ
По графу находит всё, что зависит от изменённого документа или сервиса, и выдаёт список затронутых узлов с цепочками связей.
Инженер поиска по документам для ИИ (RAG)
Чат-бот по базе знаний компании: ИИ-поиск по документам
Нарезает документы компании на фрагменты, строит гибридный поиск по смыслу и по словам и собирает код, который отвечает на вопросы со ссылкой на источник.
Подготовка документов для поиска нейросетью
Подбирает способ нарезки под тип документа — по заголовкам, по смыслу или по размеру — и размечает фрагменты метаданными для точного отбора.
Оценка качества RAG-системы: ИИ-инженер замерит точность
Собирает эталонный набор вопросов и измеряет точность поиска и верность ответов до и после каждого изменения настроек.
Инженер качества поиска
ИИ-помощник для настройки поиска по сайту и каталогу
Настраивает в Elasticsearch или OpenSearch анализаторы, синонимы, учёт опечаток и веса полей, чтобы товар находился так, как его пишут покупатели.
Поиск не находит товары: нейросеть разберёт журнал запросов
Анализирует журнал поисковых запросов, выделяет запросы с пустой выдачей и переформулировками и предлагает синонимы и правки индекса.
Оценка релевантности поиска nDCG с помощью ИИ
Собирает из журнала запросов эталонный набор с оценками, считает nDCG и MRR и сравнивает настройки поиска до и после правки.
Инженер дообучения языковых моделей
Дообучение языковой модели на своих данных: ИИ-помощник
Готовит и проверяет набор примеров для дообучения, фиксирует данные, токенизатор и настройки и пишет код пробного запуска.
Нейросеть для разбора сбоев при обучении моделей
По журналам и метрикам запуска составляет отчёт о сбое: наблюдения, вероятная причина и следующий минимальный опыт с условием остановки.
Готова ли новая версия модели: ИИ-проверка перед выпуском
Сравнивает новую версию с исходной на одинаковых тестах, проверяет целостность сохранённых весов по контрольным суммам и оформляет запись о выпуске.
Аудитор моделей машинного обучения
Валидация скоринговой модели: ИИ-помощник аудитора
Воспроизводит выборку и обучение модели по документации, сравнивает результаты с исходными и выдаёт отчёт о находках с оценкой их важности.
Контроль дрейфа данных и стабильности модели с ИИ
Считает индекс стабильности PSI по признакам и показатели качества и калибровки по периодам и сегментам и отмечает, где модель начала деградировать.
Объяснимость модели машинного обучения: SHAP-анализ с ИИ
Строит графики SHAP и частичной зависимости и простым языком объясняет, какие признаки и как влияют на решения модели, в том числе для разных групп людей.