Младший специалист по интеллектуальному анализу данных

Требования:
• Профильное высшее или неоконченное высшее образование (магистратура, 3–4 курс бакалавриата) в области компьютерных наук, прикладной математики, программной инженерии или системного анализа;
• Хорошие знания основ теории вероятностей и математической статистики;
• Понимание базовых алгоритмов, структур данных (списки, словари, деревья, хэш-таблицы) и оценки их сложности (Big O);

Технический стек:
• Python: Уверенное владение базовым синтаксисом, понимание принципов ООП, умение писать читаемый, структурированный код;
• REST API: Чёткое понимание принципов работы клиент-серверной архитектуры, умение обрабатывать JSON-структуры и корректно обрабатывать ошибки сети;
• SQL: Базовые навыки написания реляционных запросов (SELECT, JOIN, WHERE, GROUP BY);
• Концепции ИИ/ML: Базовое понимание принципов работы трансформеров, контекстного окна модели, разницы между Prompt Engineering и Fine-tuning, а также механики работы RAG-систем;
• Инструменты: Навыки работы с Git;

Софт-скиллы:
• Инженерный интерес к сфере эквайринга (желание разобраться, как устроены логи терминалов, коды ответов хоста и протоколы связи);
• Умение работать в команде, готовность оперативно принимать конструктивную критику в процессе код-ревью.