• Выстроить прозрачный end-to-end процесс обработки обращений
• Перейти от ручного распределения задач к автоматической маршрутизации по всем каналам связи, включая почту, мессенджеры и инструменты онлайн-бронирования
• Внедрение инструментов автоматизации, таких как макросы, скрипты, шаблоны и автоответы для снижения рутины и разгрузки первой линии поддержки
• Формирование операционных метрик и построения дашбородов для контроля производительности команды. Контролировать показатели скорости реакции, времени решения, качества и производительности
• Внедрение новых функций в back-office системе для повышения эффективности сотрудников - развивать AI-native подходы и автоматизацию
• Рассчитывать необходимую численность сотрудников с учетом сезонности, нагрузки и SLA

• Исследования
• Проводить качественные исследования: глубинные интервью, usability-тесты, diary studies, полевые исследования.
• Запускать количественные исследования: опросы, MaxDiff, Kano, NPS/CSAT.
• Связывать пользовательские инсайты с продуктовой аналитикой и бизнес-метриками.
• Проводить конкурентный анализ travel-рынка и смежных digital-продуктов.
• Сегментировать аудиторию и находить инсайты по различным типам пользователей.
• ResearchOps
• Построить исследовательские процессы и research repository с нуля.
• Внедрить инструменты, шаблоны, базу респондентов и стандарты исследований.
• Помогать командам использовать исследования в discovery-процессах.
• Работать со стейкхолдерами и внедрять инсайты в продуктовые решения.
• AI-first подход
• Использовать GPT, Claude, Gemini и другие AI-инструменты для анализа интервью, обработки фидбека и синтеза инсайтов.
• Создавать и улучшать AI-пайплайны для исследовательских задач.
• Валидировать результаты и критически оценивать выводы AI.

• Уверенное владение Excel, включая базовые функции и формулы для обработки и анализа данных;
• Опыт работы бухгалтером, специалистом по сверкам или сотрудником финансового отдела от 1 года;
• Опыт работы с большими объемами информации и массивами данных;
• Высокая внимательность к деталям, аккуратность в работе с цифрами;
• Ответственность, системный подход к выполнению задач и умение самостоятельно организовывать рабочий процесс;
• Опыт работы в сфере travel будет преимуществом.

• Поддержание корректного и вежливого общения в письменных и голосовых каналах, умение работать с клиентами
• Уверенное владение GDS (Amadeus, Sabre, Hitit и др.)
• Знание ADM-политик авиакомпаний, правил BSP
• Владение казахским и русским языками; знание английского будет преимуществом
• Уверенное пользование компьютером и офисными программами

• Опыт работы в Machine Learning / Data Science / Research Engineering от 3 лет.
• Уверенное владение:Python,SQL.
  • Python,
  • SQL.
• Сильная математическая база:теория вероятностей,математическая статистика,линейная алгебра,методы оптимизации.
  • теория вероятностей,
  • математическая статистика,
  • линейная алгебра,
  • методы оптимизации.
• Хорошее понимание:machine learning fundamentals,statistical modeling,experimentation,optimization methods.
  • machine learning fundamentals,
  • statistical modeling,
  • experimentation,
  • optimization methods.
• Практический опыт в нескольких ML-направлениях:recommendation/retrieval/ranking systems,forecasting и time series,predictive modeling,experimentation и causal inference,deep learning.
  • recommendation/retrieval/ranking systems,
  • forecasting и time series,
  • predictive modeling,
  • experimentation и causal inference,
  • deep learning.
• Опыт работы с production ML systems:обучение и deployment моделей,inference pipelines,monitoring/evaluation,reproducible experimentation workflows.
  • обучение и deployment моделей,
  • inference pipelines,
  • monitoring/evaluation,
  • reproducible experimentation workflows.
• Понимание:offline/online evaluation,model generalization,data leakage,retrieval vs ranking architectures,causal vs predictive modeling.
  • offline/online evaluation,
  • model generalization,
  • data leakage,
  • retrieval vs ranking architectures,
  • causal vs predictive modeling.
• Опыт работы с современным ML tooling:PyTorch/JAX,MLflow или аналоги,orchestration/workflow tools,Docker,Git.
  • PyTorch/JAX,
  • MLflow или аналоги,
  • orchestration/workflow tools,
  • Docker,
  • Git.
• Умение самостоятельно проводить research:читать и понимать papers,сравнивать подходы,проектировать эксперименты,адаптировать research-решения под реальные продуктовые задачи.
  • читать и понимать papers,
  • сравнивать подходы,
  • проектировать эксперименты,
  • адаптировать research-решения под реальные продуктовые задачи.
• Будет плюсом:опыт в recommendation systems / ranking / pricing / forecasting,опыт работы в product-oriented ML командах,опыт работы с high-scale data environments.
  • опыт в recommendation systems / ranking / pricing / forecasting,
  • опыт работы в product-oriented ML командах,
  • опыт работы с high-scale data environments.

• Опыт работы в интернет-маркетинге от 1 года;
• Практический опыт настройки и ведения рекламных кампаний в Яндекс Директ и Google Ads;
• Понимание ключевых маркетинговых метрик;
• Грамотную письменную и устную речь;
• Знание английского языка не ниже В2;
• Навыки делового общения и ведения переговоров;
• Ответственность, самостоятельность и ориентацию на результат.

Будет преимуществом:

• Опыт работы в B2B-продажах;
• Опыт работы в IT-компаниях или с IT-продуктами;
• Понимание API, CRM и интеграций будет плюсом.

Требуется опыт/понимание в работе с :

• Настройка и администрирование Elastiс
• K8s
• Zabbix
• Jenkins, GitLab CI/CD
• VPN
• Настройка сетей и маршрутов
• 3Proxy, HAProxy
• Linux, Windows
• СУБД Монго, MySQL, MS SQL
• Настройка резервного копирования СУБД
• Знание и понимание базовых принципов настройки сетей и сетевых маршрутов

• Студент последних курсов или выпускник направления Data Science, Computer Science, IT или смежных специальностей.
• Базовые знания Python и библиотек для работы с данными (NumPy, Pandas, Matplotlib).
• Понимание основ машинного обучения и опыт работы со scikit-learn.
• Базовые знания SQL и работы с базами данных.
• Опыт работы с Jupyter Notebook.
• Понимание основ статистики, линейной алгебры и математического анализа.
• Понимание принципов работы искусственного интеллекта и нейронных сетей.
• Навыки использования современных AI-инструментов (ChatGPT, Claude, Gemini и др.).
• Базовые знания C++, Java, HTML, CSS, JavaScript будут преимуществом.
• Желание развиваться в направлении Data Science, Machine Learning и AI.

Проектирование данных и разработка конвейеров 

• Проектируйте, создавайте и поддерживайте масштабируемые конвейеры данных для сбора, интеграции и управления данными из различных источников и систем генерации данных (например, лабораторных систем, MES, систем клинического обеспечения, систем качества, внешних партнеров). 
• Создавайте и оптимизируйте потоки данных для структурированных и неструктурированных данных, используя Python (PySpark), R, SQL, Databricks, Snowflake и другие современные инженерные инструменты. 
• Разрабатывайте и поддерживайте специальные хранилища данных, внедряя модели данных корпоративного уровня и создавая новые модели по мере необходимости. 
• Обеспечьте готовность к работе с AI/ML, обеспечив хорошую структуру данных, их версионность, отслеживаемость и семантическое соответствие корпоративным стандартам обработки данных. 

Партнерство в области информационных продуктов и архитектуры 

• Сотрудничайте с учеными в области обработки данных, экспертами в предметной области и командами по цифровым технологиям, чтобы воплотить потребности бизнеса в высококачественные информационные продукты и технические требования. 
• Тесно сотрудничайте с командами по разработке онтологий и графов знаний для внедрения семантических моделей и перспективных архитектур данных. 

Качество, соответствие требованиям и производительность 

• Внедрите стандарты качества данных и производительности; определите ключевые показатели эффективности для измерения точности, полноты и согласованности всех ресурсов данных. 
• Применяйте управление версиями данных и отслеживание происхождения для обеспечения соответствия требованиям, прослеживаемости и готовности к аудиту. 
• Следуйте рекомендациям по разработке программного обеспечения, включая управление версиями кода, интеграцию DevOps и документацию. 

Межфункциональное сотрудничество 

• Взаимодействуйте с научными, техническими и операционными заинтересованными сторонами для понимания требований, разработки решений для обработки данных и их внедрения. 
• Поддерживайте несколько параллельных проектов, управляя приоритетами и обеспечивая максимальную отдачу для бизнеса в сети. 

Чего мы ожидаем:

• Степень бакалавра в области инженерии, науки о данных, наук о жизни, компьютерных наук или в смежных областях; предпочтительна ученая степень. 
• Более 3 лет опыта работы в области разработки данных, включая моделирование данных и проектирование баз данных, предпочтительно в научной, производственной или медицинской среде. 
• Владение Python, R, SQL и облачными архитектурами (AWS services, Snowflake, Databricks, Redshift). 
• Опыт работы с ETL и DWH.  
• Опыт работы с базами данных NoSQL и graph. 
• Знание английского языка на уровне B2+ 
• Сильные аналитические способности, умение решать проблемы и работать с заинтересованными сторонами, а также способность трансформировать обсуждения в практические требования. 
• Способность руководить несколькими интересными проектами одновременно, обладая сильными организаторскими способностями и способностью к адаптации. 

Приятно иметь:

• Опыт работы с регламентированными или основанными на стандартах средами обработки данных, такими как CDISC, HL7, FHIR, OMOP, DICOM, или стандартами обработки данных о качестве. 
• Знакомство с данными большой размерности (например, изображения, данные датчиков и т.д.). 
• Опыт работы с принципами подключения к MLOps и рабочими процессами внедрения моделей. 
• Знание производственных систем (MES), лабораторных информационных систем или систем промышленных данных. 
• Знакомство с архитектурами, основанными на графах знаний или онтологиях. 

• Проектировать интерфейсы мобильных и web-продуктов компании.
• Разрабатывать пользовательские сценарии, прототипы и дизайн-макеты.
• Развивать и поддерживать дизайн-систему компании.
• Сопровождать дизайн-задачи на всех этапах в YouTrack.
• Готовить макеты к передаче в разработку и контролировать качество реализации.
• Участвовать в развитии продуктовых решений совместно с Product Manager, аналитиками и командой разработки.
• Проводить UX-аудит и предлагать улучшения пользовательского опыта.
• Использовать AI-инструменты для повышения скорости и качества проектирования.