Аналитик Data & AI Strategy

Дата размещения вакансии: 25.09.2025
Работодатель: Axenix (ранее Accenture)
Уровень зарплаты:
з/п не указана
Город:
Москва
Требуемый опыт работы:
От 1 года до 3 лет

Компания Axenix (ранее Accenture) продолжает работу на российском рынке и аккумулирует 30-ти летний консалтинговый опыт внедрения инновационных решений.

Наша экспертиза – стратегия и консалтинг, технологии и операции, направленные на цифровизацию бизнеса. В своей деятельности мы сочетаем обширные знания, опыт в различных отраслях и глубокое понимание специфики и возможностей российского бизнеса.

Офисы компании находятся в Москве, Санкт-Петербурге, Твери, Ростове-на-Дону и Краснодаре. Мы постоянно обмениваемся опытом и экспертизой.

Сейчас мы находимся в поиске Аналитика в команду Data&AI Strategy.

Обязанности:

  • Проведение исследований рынка больших данных и ИИ, стратегических подходов к регулированию сферы и подходов к управлению данными и монетизации данных в различных странах и индустриях
  • Сбор, анализ и формализация требований от бизнеса в части стратегии данных и ИИ / дата-ёмких бизнес-кейсов / инструментов управления данными
  • Оценка текущего состояния функции данных и аналитики с использованием общепризнанных мировых подходов (DAMA, DCAM, и пр.), формулировка целевого состояния, проработка карты инициатив по достижению целевого состояния совместно с представителями клиента
  • Разработка технической документации решений, оформление результатов исследований, разработанных стратегий и сопроводительных исследований в презентационные материалы
  • Управление командой в рамках проектов разработки Стратегии данных и ИИ, внедрения инструментов управления данными
  • Участие в разработке, расчете и защите коммерческих предложений для клиентов

Требования:

  • Фундаментальное понимание цикла работы с данными, принципов работы искусственного интеллекта и ключевых шагов для разработки стратегии
  • Практический опыт работы в сфере анализа данных, управления данными, бизнес-исследований, консалтинге и других смежных областях
  • Понимание базовых принципов построения архитектуры данных и ее компонентов
  • Навыки поиска, анализа и структурирования информации из открытых источников
  • Проведение интервью, общение с заказчиком, управление ожиданиями заказчика
  • Знание основ методологии управления данными, мировых подходов к управлению данными (DAMA, DCAM, и пр.)
  • Навыки составления документации и регламентов (BPMN и др. нотации), формирования отчетных корпоративных документов (Политики, Стратегии и др.)
  • Опыт использования LLM для исследовательских задач и продвинутые навыки промптинга
  • Продвинутый уровень владения PowerPoint и Excel
  • Знание английского языка – от B1 и выше
  • Желательно: высшее образование одного из ведущих университетов, предпочтительно – технические (Информационные технологии, Прикладная математика, и пр.) или бизнес-специальности (Бизнес-информатика, Экономика, и пр.)