Мы ищем высокомотивированного и ориентированного на результат Руководителя отдела данных и искусственного интеллекта для работы в нашей команде на полный рабочий день. В этой стратегической роли вы будете формировать видение, архитектуру и рамки реализации для Data Engineering, Data Science, Quant и Data Analytics, объединяя эти команды в единую, высокоэффективную функцию. Это ключевая руководящая позиция, направляющая как техническое, так и управленческое развитие нашей организации данных.
Мы продвигаем инновации в финтехе через глубокую аналитическую экспертизу и подход, ориентированный на данные и инженерное дело.
Основные обязанности
Data Engineering
- Проектирование и развитие масштабируемой, надежной и удобной для поддержки архитектуры платформы данных
- Контроль разработки надежных ETL/ELT конвейеров и систем потоковой передачи данных в реальном времени
- Установление лучших инженерных практик, включая код-ревью, CI/CD, контракты данных и наблюдаемость
- Руководство выбором технологий и планированием ресурсов для ClickHouse, Spark и сопутствующей инфраструктуры
- Обеспечение качества данных через мониторинг, оповещения, владение SLA и процессы устранения проблем
- Управление затратами на инфраструктуру и оптимизация хранения, вычислений и облачных ресурсов
Искусственный интеллект и большие языковые модели
- Определение и разработка общего направления и дорожной карты ИИ компании, согласование инициатив с долгосрочной бизнес-стратегией
- Обеспечение операционной стабильности и наблюдаемости ML-сервисов
- Определение и реализация стратегии LLM, включая выявление ценных кейсов использования, оценку поставщиков моделей (OpenAI, Anthropic, open-source) и руководство полным циклом внедрения
- Проектирование и контроль продуктов на базе LLM, включая RAG-конвейеры, AI-агентов и интеллектуальные автоматизированные рабочие процессы, интегрированные в основные бизнес-процессы
- Установление лучших практик MLOps/LLMOps, включая версионирование моделей, оценочные рамки, управление подсказками и мониторинг дрейфа/галлюцинаций
- Продвижение ответственного управления ИИ, включая обнаружение предвзятости, объяснимость (SHAP, LIME), аудит справедливости и соблюдение новых регуляций в области ИИ
- Оценка и интеграция векторных баз данных (Pinecone, Weaviate, pgvector) и стратегий встраивания для обеспечения семантического поиска и извлечения знаний
- Содействие практике разработки с поддержкой ИИ (например, GitHub Copilot, Cursor) и формирование культуры инженерии с использованием ИИ в командах данных
Аналитика данных и Quant
- Руководство продвинутой аналитикой, стратегией и разработкой Quant
- Взаимодействие с заинтересованными сторонами для преобразования сложных бизнес-задач в решения на основе данных
- Определение и владение ключевыми метриками, дашбордами и отчетными рамками для поддержки решений на уровне руководства и совета директоров
- Руководство практиками экспериментов для проверки бизнес-эффекта моделей и инициатив
- Наставничество команд, установление технических стандартов и карьерных путей
Требования
- Более 7 лет практического опыта в Data Engineering, Data Science, Quant, Data Analytics с реализацией комплексных решений
- Более 3 лет управленческого опыта, руководство командами данных
- Степень бакалавра или магистра в области компьютерных наук, математики, физики, инженерии или смежных областях
- Сильные навыки программирования на Python, опыт написания чистого, промышленного кода
- Твердое понимание лучших практик разработки ПО (CI/CD, тестирование, код-ревью, чистая архитектура)
- Глубокое понимание основных алгоритмов машинного обучения: регрессия, градиентный бустинг, временные ряды и др.
- Практический опыт работы с ML-библиотеками и платформами (например, scikit-learn, XGBoost, TensorFlow, PyTorch)
- Сильная база в математической статистике, теории вероятностей и количественном моделировании
- Уверенное владение SQL и опыт работы с аналитическими и OLAP-базами данных
- Английский язык на уровне Upper-Intermediate
Желательно
- Опыт работы в трейдинге или финтехе
- Опыт анализа и моделирования временных рядов или данных с высокой частотой
- Знакомство с антифрод-системами, моделированием рисков или аналитикой портфеля
- Практический опыт интеграции LLM с корпоративными системами для внутренних пользователей
Мы предлагаем
- 20 оплачиваемых дней отпуска в год
- 10 оплачиваемых дней больничного в год
- Праздничные дни согласно действующему законодательству
- Медицинская страховка
- Возможность удаленной работы
- Бюджет на профессиональное образование
- Бюджет на изучение языков
- Бюджет на оздоровление (абонемент в спортзал, спортивное снаряжение и сопутствующие расходы)
