AZCON Holding data elmi üzrə baş mütəxəssis vəzifəsinə vakansiya elan edir.

Vəzifə funksiyaları:

• AI/ML həllərinin işlənməsinə və eksperimentlərinə rəhbərlik etmək, modelləri konsepsiya mərhələsindən istehsala çatdırmaq;
• Əsas biznes məsələləri üçün klassik “machine learning” və statistik modellərin (classification, regression, clustering, time-series forecasting) dizaynı, təlimi və qiymətləndirilməsi;
• NLP, LLM və “generative AI” yanaşmalarının dizaynı və qiymətləndirilməsi, mürəkkəb tapşırıqlar üçün “reasoning” strategiyalarının və “agentic workflow”ların müəyyən edilməsi;
• Tətbiq sahəsinə uyğunlaşdırılmış “Retrieval-Augmented Generation (RAG) pipeline”larının və “hybrid search” strategiyalarının qurulması və dəstəklənməsi;
• “Large-scale” datasetləri analiz edərək “insight”lar əldə etmək, model performansını yaxşılaşdırmaq və modeldəki keyfiyyət xarakterli xətaları ölçüləbilən performans metriklərinə çevirmək;
• Həm “predictive” modelləri, həm də “GenAI” tətbiqlərini validasiya etmək üçün “feature engineering”, “exploratory data analysis (EDA)” və “A/B testing” proseslərinə rəhbərlik etmək;
• Model qiymətləndirilməsi, validasiyası və “benchmarking” üzrə “best practice”lərin müəyyən edilməsi.

Əsas tələblər:

• “Data science”, “machine learning” və ya AI sahəsində 4 ildən artıq peşəkar iş təcrübəsi;
• “Computer Science”, “Data Science”, statistika və ya riyaziyyat üzrə magistr dərəcəsi;
• “Python” və data analitika üzrə təcrübə, məlumatların çıxarılması və emalı üçün güclü SQL bacarıqları;
• İngilis dilində aydın texniki yazı bacarığı və AI sistemləri ilə iş təcrübəsi;
• “Machine learning” və statistik modelləşdirmə (regression, classification, clustering, time-series) sahəsində güclü təcrübə;
• “Experimental design”, “A/B testing” və model qiymətləndirilməsi üzrə təsdiqlənmiş təcrübə;
• “Scikit-learn”, “XGBoost/LightGBM”, “pandas və NumPy” ilə praktiki iş bacarığı; “deep learning” üçün “PyTorch” və ya “TensorFlow”;
• “Causal inference”, “predictive analytics” və ya optimizasiya alqoritmləri ilə təcrübə (üstünlükdür);
• LLM əsaslı sistemləri “production” mühitində “deploy” və idarə etmək üzrə real iş mühitində təcrübə;
• “RAG pipeline”ların qurulması və dəstəklənməsi: “chunking” strategiyası, “embedding” seçimi, “vector store” idarəetməsi və “retrieval” qiymətləndirilməsi;
• “Vector database”lər üzrə təcrübə;
• “LangChain” və “LangGraph” kimi “agent framework”ləri ilə praktiki təcrübə;
• “Model Context Protocol (MCP)” inteqrasiyaları və “operational safety guardrail”ları ilə tanışlıq (üstünlükdür);
• Həm klassik ML modellərini, həm də LLM əsaslı sistemləri real iş mühitində təcrübə;
• Ənənəvi “predictive” modelləşdirmə ilə yanaşı, “generative AI” ssenariləri (RAG və/və ya agentic AI) üzrə real layihə təcrübəsi;
• Biznes problemlərinin analizinə, “data-driven” həllərin təqdim edilməsinə və “cross-functional” komandalarda “best practice”lərin tətbiqinə töhfə.