MEDvidi - платформа в сфере mental health для рынка США, помогающая людям с ADHD, депрессией, OCD и другими состояниями получать доступную и качественную медицинскую помощь.

По мере того как наши AI-инициативы масштабируются, качественная аналитика становится узким местом - и именно эту задачу призвана решить данная роль.

О роли

Это стратегическая и динамичная позиция: предстоит измерять реальный эффект AI-агентов и LLM-систем, работать с неочевидными задачами и неполными данными и превращать всё это в понятные и точные выводы.

Требования

— 3+ лет практического опыта работы Data Analyst’ом с продуктовой или платформенной аналитикой

— Уверенное владение Python для аналитики: умение самостоятельно исследовать данные на уровне отдельных датапоинтов, строить структурированные анализы и презентовать результаты

— Хорошие знания SQL и опыт работы со сложными запросами

— Опыт создания продакшн-дашбордов в BI-инструментах, желательно в Tableau

— Понимание того, как работают LLM-системы: их ограничения, типичные ошибки и компромиссы

— Ответственный подход к работе: ты отвечаешь за результат анализа, а не просто выполняешь задачи

— Умение работать в условиях неопределённости и быстро разбираться в новых AI-технологиях

— Опыт связывания продуктовых метрик качества с бизнес-результатами и решениями

— Свободный русский язык; английский - от уровня B2

— Возможность работать в часы с пересечением с CET; локации - любые вне Беларуси и России

Будет плюсом

— Опыт анализа или оценки AI / ML / LLM-продуктов

— Работа с диалоговыми системами или conversational agents

— Понимание метрик качества моделей и подходов к их оценке

Задачи

— Анализировать эффективность и влияние AI-инициатив, уже запущенных в продакшене

— Разрабатывать и поддерживать дашборды для прозрачного мониторинга работы AI-агентов

— Разбираться с проблемами, несоответствиями и падениями качества в автоматизированных пользовательских сценариях

— Проектировать и внедрять подходы к оценке качества системы и пользовательского опыта

— Находить точки, где автоматизация улучшает результат, и зоны, где она создаёт сложности

— Отслеживать использование и эффективность автоматизации и помогать в её дальнейшем развитии

— Плотно работать с командами Product, Engineering и QA, помогая принимать решения на основе данных

Почему стоит к нам присоединиться

— Работа над современным AI-продуктом, где качество - это стратегия, а не формальность

— Реальное влияние на развитие продукта и инженерные практики

— Заметный вклад в продуктовую медицинскую компанию

— Стартап-среда: быстрые итерации, высокая ответственность, минимум бюрократии

— Конкурентная компенсация и возможности для роста

Ссылка для отклика