Тимлид Data Science/ML

Навыки

• AI-инструменты в работе
• Проектирование архитектуры
• Работа с бэклогом
• CI/CD
• ClickHouse
• Confluence
• Анализ данных

Задачи

• Организация и ведение операционной деятельности команды: дейли-митинги, спринт-планирования, ретроспективы, проведение демо для заказчика
• Управление командам разработки ИИ проектов: ML-инженеры, data scientists, backend-разработчики включая описание и постановку задач, архитектурные решения, ревью, рост компетенций, выстраивание процессов поставки в prod
• Контроль соблюдения сроков и качества результатов по всем активным проектам
• Проектирование и внедрение LLM решений: NER/классификация/обогащение, semantic search и RAG пайплайны, подготовка датасетов, fine tuning, улучшение метрик
• Сбор и формализация бизнес-требований, перевод бизнес-проблем в технические задачи с определением метрик эффекта и критериев приёмки
• Организация процессов тестирования, валидации и мониторинга ML-моделей в продуктовой среде
• защита метрик качества перед заказчиком
• Ведение проектной документации в соответствии с принятыми стандартами и регламентами компании

Требования

• Опыт тимлида DS/ML (4+ лет) и общий опыт в IT около 6 лет, с фокусом на end-to-end внедрения AI/ML решений
• Умение переводить бизнес-проблемы в технические задачи: формулировка AI гипотез, определение метрик успеха, критерии приёмки
• Опыт оценки трудозатрат для комплексных AI-проектов
• Инструменты управления: Jira, Confluence или аналоги для трекинга задач, ведения документации и управления бэклогом
• Понимание полного жизненного цикла ML-проекта: сбор данных, разметка, обучение, валидация, деплой, мониторинг
• Понимание принципов работы LLM, GenAI, RAG и агентных систем — на уровне, достаточном для оценки рисков и постановки задач команде
• Понимание принципов MLOps: CI/CD для моделей, версионирование данных, автоматизация пайплайнов
• Высокий уровень владения языком Python и опыт разработки production решений и интеграций с корпоративными системами
• Практика работы с корпоративными базами данных (PostgreSQL, ClickHouse, Vertica или аналогичными) и построением витрин/ETL (Airflow, Kafka и т.п.)
• Базовые знания SQL для самостоятельной работы с данными и понимания задач команды

Будет плюсом

• Опыт разработки AI-решений в регулируемых отраслях (нефтегаз, финансы, государственный сектор)
• Опыт формирования и масштабирования AI-команд
• Опыт работы с векторными БД (Qdrant/Milvus) и построением LLM агентов/многошаговых диалогов

Условия

• работа в аккредитованной IT-компании (льготная ипотека и проч.)
• оформление по ТК РФ и его полное соблюдение (оплачиваемые отпуска, больничные)
• ДМС со стоматологией с первых недель работы (а не после испытательного срока)

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.