Разработчик иерархических скрытых марковских моделей (HHMM) разрабатывает и внедряет алгоритмы для сложных систем, в которых состояния иерархически связаны. Они работают с HHMM для представления структурированных, многоуровневых стохастических процессов, часто используемых в распознавании речи, биоинформатике и анализе данных. Разработчик создает статистические модели, предсказывающие результаты на основе скрытых состояний и наблюдаемых данных, настраивает эти модели с помощью алгоритмов обучения и оптимизирует их с точки зрения эффективности и точности. Кроме того, они интерпретируют и визуализируют результаты моделирования, а также сотрудничают с другими специалистами для интеграции этих моделей в более крупные системы или приложения. Их работа способствует развитию машинного обучения и искусственного интеллекта.