ორგანიზაცია ეძებს მონაცემთა ხელმძღვანელს, რომელიც სრულ განაკვეთზე იმუშავებს. ამ სტრატეგიულ როლში, თქვენ განსაზღვრავთ მონაცემთა ინჟინერიის, მონაცემთა მეცნიერების, კვანტური ანალიზისა და მონაცემთა ანალიტიკის ხედვას, არქიტექტურასა და მიწოდების ჩარჩოებს, ამ გუნდების გაერთიანებით ერთ, მაღალი გავლენის მქონე ფუნქციაში. ეს არის საკვანძო ლიდერობის პოზიცია, რომელიც წარმართავს ჩვენი მონაცემთა ორგანიზაციის ტექნიკურ და მმართველობით მიმართულებებს. ძირითადი პასუხისმგებლობები მოიცავს: მონაცემთა და კვანტური ანალიზის სტრატეგიის განსაზღვრა და ხელმძღვანელობა, მაღალი ბიზნეს გავლენაზე ფოკუსირებით. მულტიდისციპლინური გუნდების ჩამოყალიბება და მართვა, მათ შორის კვანტური ანალიტიკოსების, მონაცემთა მეცნიერების, ინჟინრებისა და ანალიტიკოსების. მოწინავე ანალიტიკის, ML სტრატეგიის, მახასიათებლების ინჟინერიისა და მოდელების განვითარების დაჩქარება, პასუხისმგებელი AI-ის ფოკუსით. სტეიკჰოლდერებთან თანამშრომლობა კომპლექსური ბიზნეს გამოწვევების მონაცემებზე დაფუძნებულ გადაწყვეტილებებად ტრანსფორმირებისთვის. მონაცემთა პლატფორმის მასშტაბური, საიმედო და ადვილად შესანარჩუნებელი არქიტექტურის დიზაინი და ევოლუცია. ETL/ELT მილსადენებისა და რეალურ დროში მონაცემთა ნაკადების განვითარების ზედამხედველობა. ინჟინერული საუკეთესო პრაქტიკის დამკვიდრება, მათ შორის კოდის მიმოხილვა, CI/CD, მონაცემთა კონტრაქტები და დაკვირვებადობა. ClickHouse, Spark და დამხმარე ინფრასტრუქტურისთვის ტექნოლოგიების შერჩევისა და რესურსების დაგეგმვის უზრუნველყოფა. მონაცემთა ხარისხის უზრუნველყოფა მონიტორინგის, გაფრთხილებების, SLA-ის მართვისა და გამოსწორების პროცესების მეშვეობით. ხალხისა და მულტიდისციპლინური გუნდების ლიდერობა: ეფექტური კომუნიკაცია ტექნიკურ და არატექნიკურ გუნდებს შორის გადაწყვეტილების მისაღებად. გუნდთაშორისი პროცესების (მაგ., დაგეგმვა, დიზაინის მიმოხილვები, რეტროსპექტივები) ხელმძღვანელობა. გუნდის წევრების მენტორობა, განვითარების გეგმების შექმნა და ფსიქოლოგიური უსაფრთხოების, ანგარიშვალდებულებისა და ინოვაციის კულტურის ჩამოყალიბება. AI და LLM სტრატეგია: GenAI და LLM სტრატეგიის განსაზღვრა და ხელმძღვანელობა, მაღალი ღირებულების გამოყენების შემთხვევების იდენტიფიცირება, მოდელის პროვაიდერების შეფასება (OpenAI, Anthropic, ღია კოდის) და სრული იმპლემენტაციის ხელმძღვანელობა. LLM-ზე მომუშავე პროდუქტების არქიტექტურა და ზედამხედველობა, როგორიცაა RAG მილსადენები, AI აგენტები და ინტელექტუალური ავტომატიზაციის სამუშაო ნაკადები. აგენტურ AI ჩარჩოების (LangChain, LlamaIndex, AutoGen) დანერგვის ხელმძღვანელობა მრავალსაფეხურიანი მსჯელობის ავტონომიური სისტემების ასაგემად. MLOps და LLMOps საუკეთესო პრაქტიკის დანერგვა, მათ შორის მოდელების ვერსიონირება, შეფასების ჩარჩოები, პრომპტის მართვა და დრიფტისა და ჰალუცინაციების მონიტორინგი. პასუხისმგებელი AI მმართველობის უზრუნველყოფა: მიკერძოების გამოვლენა, განმარტებადობა (SHAP, LIME), სამართლიანობის აუდიტი და ახალი AI რეგულაციების დაცვა. AI-ით დამხმარე განვითარების სამუშაო პროცესების (GitHub Copilot, Cursor) ადვოკატირება და AI-ით გამდიდრებული საინჟინრო კულტურის დანერგვა მონაცემთა გუნდებში. ვენდორული მონაცემთა ბაზების (Pinecone, Weaviate, pgvector) და ჩანერგვის სტრატეგიების შეფასება და ინტეგრირება სემანტიკური ძიებისა და ცოდნის მოსაპოვებლად. პროდუქტთან და ინჟინერიასთან თანამშრომლობა AI ფუნქციების წარმოებაში, მძლავრი უკუკავშირის მარყუჟებით, A/B ტესტირებით და მოდელის უწყვეტი გაუმჯობესებით. მოთხოვნები: 7+ წლიანი პრაქტიკული გამოცდილება მონაცემთა მეცნიერებაში, კვანტურ ანალიზში, მონაცემთა ინჟინერიაში, სრული ციკლის გადაწყვეტილებების მიწოდებით. 3+ წლიანი მენეჯერული გამოცდილება, მონაცემთა გუნდების ხელმძღვანელობით, მათ შორის კვანტური ანალიტიკოსები და მონაცემთა მეცნიერები. ბაკალავრის ან მაგისტრის ხარისხი კომპიუტერულ მეცნიერებაში, მათემატიკაში, ფიზიკაში, ინჟინერიაში ან მონათესავე სფეროში. ძლიერი პროგრამული უნარები Python-ში, სუფთა, საწარმოო დონის კოდის წერის გამოცდილებით. მყარი გაგება პროგრამული ინჟინერიის საუკეთესო პრაქტიკის შესახებ (CI/CD, ტესტირება, კოდის მიმოხილვები, სუფთა არქიტექტურა). პრაქტიკული გამოცდილება ML ბიბლიოთეკებსა და პლატფორმებში (მაგ., scikit-learn, XGBoost, PySpark). ML ძირითადი ალგორითმების სიღრმისეული გაგება: რეგრესია, გრადიენტური ბუსტინგი, დროის სერიები და ა.შ. ძლიერი საფუძველი