ML-тимлид в сегментах Mass Market и Wealth Management

Навыки

• A/B-тесты
• Проектирование архитектуры
• Дизайн-система
• Финтех и платежи
• LTV
• Machine Learning
• MLOps

О компании и продукте

• Технологии/инструменты NLP RecSys Recommender Systems PyTorch Python Т-Банк — это большая экосистема продуктов: карты, кредиты, инвестиции, лайфстайл-сервисы и многое другое. Ключевой вызов для компании — не просто развивать отдельные продукты, а связать множество продуктов в единый клиентский опыт, закрывающий все потребности клиента. Мы добиваемся этого через сегментирование пользователей
• Это две разные модели бизнеса, два разных подхода к ML и огромная возможность построить единую интеллектуальную систему, которая работает на всём клиентском пути — от массового сегмента до private

Задачи

• Формировать и реализовывать ML-стратегию для Mass market и Wealth Management сегментов: где и как ML создаёт максимальную ценность для бизнеса
• Управлять кросс-функциональной ML-командой: выстраивать сильную техническую культуру, развивать таланты, нанимать, быть наставником и помогать ML-инженерам расти
• Участвовать в проектировании ML-систем: проводить ревью ML System Design и System Design архитектур, оптимизировать и повышать эффективность пайплайнов, выстраивать интеграцию с core-системами компании
• Консультировать продуктовые и инженерные команды по вопросам ML-архитектуры и лучшим практикам
• Развивать ML-инфраструктуру
• Оценивать, планировать и управлять затратами на обучение и инференс, вычислительными ресурсами — GPU и CPU, cloud и on-prem
• Развивать глубокую аналитику, мониторинг и оценку эффекта от ML
• Общаться и выстраивать коммуникацию с бизнес-стейкхолдерами и техническими командами, участвовать в формировании общей ML-стратегии
• Приоритизировать инициативы через бизнес-эффект (LTV, retention, доход)
• В роли ML-тимлида будете отвечать за ML-направление сразу в двух принципиально разных сегментах
• Mass Market (MM) — миллионы клиентов, высокая частотность взаимодействий, масштабируемые ML-решения, поиск новых драйверов роста клиентской базы

Требования

• У вас есть опыт работы в ML от 4 лет, из которых последний год — в роли тимлида ML-команд
• У вас есть опыт полного цикла ML-разработки и выстраивания процессов для команды
• Развивали и поддерживали ML-инфраструктуру и MLOps: встраивали модели в продакшен, работали с мониторингом, логированием и масштабированием
• Управляли распределенными командами из 5+ человек: ставили цели, работали над мотивацией, выстраивали командную культуру
• Работали со стейкхолдерами и бизнес-заказчиками для ведения ML-продуктовой разработки
• Отлично разбираетесь в проектировании архитектуры ML-пайплайнов и систем — ML System Design, System Design
• Разрабатывали дизайн и запускали A/B-тесты, оценивали эффект от ML
• Глубоко понимаете машинное обучение и глубокое обучение, знакомы с современными технологиями и индустриальными трендами в ML — в приоритете домены RecSys, NLP, Classic ML

Условия

• Гибридный график и офис у метро «Белорусская», в котором есть все что нужно: Т-Клиника, салон красоты, фитнес-зоны, комнаты для сна и медитации
• Если захочется поработать на свежем воздухе — терраса с панорамным видом
• Возможность работы в аккредитованной ИТ-компании
• ДМС со стоматологией, включая чекапы, компенсацию покупки лекарств и льготные условия страхования для близких. Еще — страховка от несчастных случаев и болезней
• Рост по карьерному треку: проходите курсы по софт- и хард-скиллам, развивайтесь с поддержкой ментора и повышайте уровень с матрицей компетенций и регулярным ревью
• Сильное комьюнити. Вы будете работать с экспертами в своей области, сможете делиться знаниями и выступать на конференциях, посещать митапы и писать статьи
• Онлайн-консультации с психологами, юристами, специалистами по финансам и здоровому образу жизни
• Компенсацию затрат на спортивные абонементы, приложение Т-Спорта для онлайн-занятий и командные тренировки с коллегами
• Завтраки и обеды в Т-Кафе. В офисе есть ресторан и кофейни, на каждом этаже — кухня, где можно перекусить
• 3 дополнительных дня к отпуску — можно использовать для отдыха или получить компенсацию
• Специальные тарифы на продукты Т-Банка и широкую программу скидок от партнеров
• Достойную зарплату — обсудим ее на собеседовании
• Mass-сегмент в свою очередь делится на подсегменты: автомобилисты, предприниматели, зарплатные клиенты, семьи, нерезиденты и многие другие
• В основе каждого подсегмента лежит поиск и закрытие потребности целевой группы клиентов
• Wealth Management (WM) — состоятельные клиенты (HNWI/UHNWI), низкая частотность, высокая стоимость контакта, персональный сервис и роль человека (менеджера), где ML усиливает принятие решений и помогает выстраивать долгосрочные отношения

Паспорт вакансии

История публикации

Откуда что взялось

Отмечено то, что вывели мы. Без пометки — значение назвал работодатель.

Почему на этом месте в выдаче

Порядок выдачи объявлен контрактом: свежесть решает между днями, полнота и зарплата — внутри дня.