Product Analyst in Warsaw

Product Analyst in Warsaw

Warsaw Pełny etat 56813 - 69438 zł / rok (szac.) Hybrydowo
I

W skrócie

  • Zadania: Analizuj dane i wspieraj rozwój produktów w zespole Data & Risk.
  • Firma: Dynamiczna firma technologiczna z innowacyjnym podejściem.
  • Benefity: Elastyczne godziny pracy, możliwość rozwoju zawodowego i atrakcyjne wynagrodzenie.
  • Pozostałe informacje: Możliwość pracy z zespołem ekspertów w dziedzinie AI i ML.
  • Dlaczego ta praca: Zyskaj doświadczenie w analizie danych i wpływaj na rozwój produktów.
  • Kwalifikacje: Umiejętności analityczne i doświadczenie w pracy z danymi.

Przewidywane wynagrodzenie mieści się w przedziale 56813 - 69438 zł za rok.

Opis: Poszukujemy czterech szczegółowych i analitycznych Analityków Produktów, którzy wesprą naszą rodzinę produktów Data & Risk na przedłużającym się 12-miesięcznym kontrakcie. Jest to elastyczna, praktyczna rola obejmująca dwa ściśle powiązane obszary pracy:

  • Analiza produktów, jakość i walidacja dla produktów Data Enrichment;
  • Oznaczanie danych i walidacja jakości AI/modeli dla możliwości uczenia maszynowego.

Zadania:

  • Wsparcie zespołu produktu Merchant Information w analizie wydajności produktów, sygnałów jakości, opinii klientów i danych operacyjnych.
  • Zapytanie, strukturyzacja i analiza danych w celu identyfikacji wzorców, powtarzających się problemów, niespójności i możliwości poprawy produktu.
  • Tworzenie jasnych wizualizacji, raportów i podsumowań, które pomogą interesariuszom zrozumieć wydajność, jakość, postęp i obszary priorytetowe.
  • Wsparcie odkrywania i dostarczania produktów poprzez wyjaśnianie wymagań, dokumentowanie oczekiwanego zachowania oraz tłumaczenie opinii na uporządkowane ustalenia.
  • Pomoc w testowaniu, walidacji i działaniach zapewniających jakość, w tym walidacja zachowania produktu podczas wydania, migracji i zmian w logice przetwarzania danych.
  • Badanie rozbieżności między oczekiwanymi a rzeczywistymi wynikami produktów i współpraca z odpowiednimi zespołami w celu zdefiniowania i śledzenia działań naprawczych.
  • Utrzymywanie lekkiej dokumentacji ustaleń, ocen jakości, wyników testów, decyzji i działań następczych.
  • Oznaczanie i klasyfikowanie danych transakcyjnych i handlowych używanych do szkolenia i poprawy modeli uczenia maszynowego i AI.
  • Przegląd i zapewnienie jakości oznaczonych zbiorów danych w celu zapewnienia dokładności, spójności, kompletności i zgodności z określonymi wytycznymi.
  • Walidacja etykiet generowanych przez AI i wyników modeli, identyfikacja błędnych klasyfikacji, przypadków brzegowych, problemów z jakością danych i możliwości poprawy.
  • Analiza wydajności modeli i klasyfikacji przy użyciu odpowiednich miar, w tym precyzji, przypomnienia, dokładności, wyniku F1 i macierzy pomyłek.
  • Wsparcie działań walidacyjnych dla modeli uczenia maszynowego i procesów wspomaganych przez AI, w tym modeli hostowanych na platformach takich jak Google Vertex AI.
  • Współpraca z naukowcami danych i inżynierami uczenia maszynowego w celu poprawy wytycznych dotyczących oznaczania, jakości danych szkoleniowych, procesów walidacyjnych i wydajności modeli.
  • Wkład w ewolucję narzędzi wewnętrznych, ram jakości, procesów walidacyjnych i praktyk operacyjnych, gdy procesy oznaczania stają się coraz bardziej zautomatyzowane.

Product Analyst in Warsaw – pracodawca: Infoplus Technologies UK Limited

Infoplus Technologies UK Limited to doskonały pracodawca, oferujący dynamiczne środowisko pracy w sercu branży finansowej. Nasza kultura opiera się na współpracy i innowacyjności, co sprzyja rozwojowi zawodowemu pracowników poprzez różnorodne możliwości szkoleń i awansów. Pracując z globalnymi zespołami, będziesz miał/a okazję wpływać na kluczowe projekty, a także korzystać z elastycznych metod pracy, które wspierają równowagę między życiem zawodowym a prywatnym.

I

Dane kontaktowe:

Zespół rekrutacyjny Infoplus Technologies UK Limited

Naszym zdaniem te umiejętności pozwolą ci błyszczeć jako Product Analyst in Warsaw

Analytical Skills
Attention to Detail
Data Analysis
Data Labeling
Machine Learning Validation
Quality Assurance
Documentation Skills