Team Lead Data Scientist

Навыки

• Airflow
• Работа с бэклогом
• Big Data
• XGBoost / LightGBM / CatBoost
• ClickHouse
• Docker
• Финтех и платежи

О компании и продукте

• Мы ищем опытного лидера, который готов не просто управлять командой в рамках сформированного бэклога, но и активно взаимодействовать с коллегами по банку для поиска новых точек оптимизации и развития (с оценкой сложности разработки и потенциального эффекта для самых неординарных гипотез). Ключевая задача: не просто сделать модельку под сформированное ТЗ, а помочь сформировать ТЗ, разработать, внедрить и поддержать решение. Вам предстоит возглавить команду Data Scientists, выстроить процессы полного цикла разработки моделей (от гипотезы до продакшена) и стать ключевым звеном между технической реализацией и бизнес-целями компании.

Задачи

• Возглавлять DS-команду (участие в найме, онбординг, развитие компетенций сотрудников)
• Обеспечивать операционную деятельность: дейли-митинги, спринт-планирование, ретроспективы, демо
• Формировать и развивать бэклог задач, определять приоритетные бизнес-задачи и оценивать ценность решений
• Выстраивать кросс-функциональное взаимодействие (с Data Engineering, MLOps, бизнес-подразделениями) и договариваться о приоритетах и ресурсах
• Отвечать за полный жизненный цикл: сбор данных, разметка, обучение, валидация, деплой, мониторинг
• Руководить проектированием и внедрением решений
• Обеспечивать разработку, валидацию и мониторинг моделей (стандарты, политики, документооборот)
• Проводить архитектурные ревью, задавать стандарты качества кода и документации
• Принимать участие в написании production-кода
• Контролировать соблюдение сроков и качества результатов
• Переводить бизнес-проблемы в технические задачи, формулировать гипотезы, определять метрики успеха и критерии приемки
• Презентовать результаты и влияние моделей бизнес-заказчикам, защищать метрики качества
• Отвечать за разработку и согласование единых стандартов разработки моделей внутри подразделения

Требования

• Высшее техническое образование (прикладная математика, информатика, компьютерные науки или смежные дисциплины)
• Совокупный опыт в сфере Data Science и машинного обучения — от 5 лет
• Управленческий стаж: минимум 2 года на позиции тимлида или руководителя ML-подразделения с прямым подчинением инженеров и дата-сайентистов
• Успешная реализация комплексных проектов полного цикла (end-to-end) с выводом в промышленную эксплуатацию
• Опыт внедрения моделей в production и последующего построения системы мониторинга их качества
• Глубокое владение Python и SQL
• Практика работы с пайплайнами оркестрации (Airflow), распределённой обработкой данных (Spark), контейнеризацией (Docker) и системами контроля версий (Git)
• Опыт взаимодействия с большими данными в среде S3/Hadoop и аналитическими СУБД (ClickHouse, Greenplum)
• Уверенное знание классического ML-стека: градиентный бустинг, линейные алгоритмы, а также специализированные подходы — uplift-моделирование и антифрод-системы
• Умение декомпозировать сложные задачи, распределять нагрузку, контролировать сроки и качество delivery
• Навыки эффективного взаимодействия с бизнес-заказчиками и смежными командами (Data Engineering, MLOps, Product) для достижения общих целей
• Владение инструментами командной работы: Jira, Confluence

Условия

• Конкурентоспособную заработную плату (отталкиваемся от ожиданий и квалификации кандидатов)
• ДМС со стоматологией, корпоративное обучение
• Офис/Гибрид в Москве (Москва-Сити)
• Современные технологии и подходы к ведению проектов, дружескую атмосферу
• Работу в аккредитованной IT-компании

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.