ML/DS Lead (B2B AI-продукты)

Кто мы:
Занимаемся развитием технических продуктов для B2B. В портфеле — масштабные решения для банковского процессинга на международном рынке.

Сейчас мы запускаем новое ML/DS направление для решения бизнесовых задач: скоринг, антифрод, рекомендательные системы, внедрение и кастомизация LLM для автоматизации обработки обращений, а также для получения продуктовых инсайтов из данных.
Хотим создать центр технической и продуктовой экспертизы в ML/DS, а также начать интегрировать LLM во внутренние инструменты и в продукт.

Ваша роль и задачи:

Вы станете первым техническим лидером ML/DS направления, у вас будет возможность выстроить команду и процессы с нуля. От вас потребуется:

• Предлагать архитектурные решения, организовывать работу над ML-задачами, развивать экспертизу и инженерную культуру внутри команды.

• Внедрять ML-решения в продакшн: выбирать стек, отвечать за качество моделей, разрабатывать стадии жизненного цикла ML.

• Настраивать процессы обмена знаниями: внутренние обсуждения, разборы статей, практика совместного решения задач, менторинг новых сотрудников.

• Принимать активное участие в найме, развитии и онбординге команды.

• Работать в тесной связке с продукт- и бизнес-командами для поиска подходящих точек приложения ML.

• Развиваться в сторону управленческих и стратегических задач.

Что ждём от вас:

Лидерские качества:

• Вы строили или развивали ML/DS‑команды, нанимали и выстраивали процессы "под ключ".

• Умеете определять техническую стратегию команды, связывать задачи ML с целями бизнеса.

• Свободно коммуницируете с инженерами и бизнесом, защищаете свои решения.

Фундаментальные знания и опыт:

• Практические навыки в классических ML‑задачах: градиентный бустинг, деревья решений, линейные модели, кластеризация, понижение размерности, основы feature engineering.

• Опыт вывода ML‑моделей в продакшн, работы с большими и сложными данными, построения выcоконагруженных решений.

• Хороший математический бэкграунд: основы статистики, теория вероятностей, оптимизация; понимание, как использовать это в ML-задачах.

Технологические навыки:

• Python как основной язык.

• Опыт с Spark, Airflow, Docker, Kubernetes и классическими ML/DS-инструментами.

Что предлагаем:

• Оформление по ТК РФ в аккредитованную ИТ-компанию, ДМС подключается с первой рабочей недели.
• Формат работы: гибрид/удалёнка по России или офис в центре Москвы.

• Интересные задачи и масштаб: работать с большими данными, ML‑проектами для финтех-рынка и выстраивать экспертизу с нуля.

• Техническая свобода: реальное влияние на выбор технологического стека, процессов, формирование архитектурных решений.

• Профессиональный рост: возможность работать с cutting-edge технологиями, прокачивать свои хард и софт скиллы как технический лидер.

Если хотите делать ML-продукты не “на потоке”, а выстраивать их с нуля, влиять на качество решений и расти — ждём отклика и готовы все обсудить лично!