C&B Intelligence Architect

Цель роли

Трансформация функций вознаграждения и льгот (Compensation & Benefits) от экспертно-ручного подхода к аналитическо-алгоритмическому: выявление повторяемых управленческих решений, их перевод в математические модели и автоматизация исполнения через продуктовую экосистему Lens Consulting.

Ключевые задачи

1. Диагностика и инжиниринг C&B-процессов

Анализ текущих C&B и HR процессов клиентов (пересмотр зарплат, грейдирование, циклы поощрений, бонусные схемы) с выявлением узких мест, где ручной труд может быть заменён алгоритмами.

2. Математическое моделирование и оптимизация

Разработка формул, симуляторов и оптимизационных алгоритмов: оптимизация матриц поощрений (генетические алгоритмы), моделирование диапазонов оплаты, анализ распределений вознаграждений (KDE), диагностика справедливости вознаграждения, симуляторы распределения бюджета.

3. Проверка и эмпирические исследования

Оценка надёжности моделей через Монте-Карло симуляции и ретроспективный анализ на реальных данных. Публикация результатов для обоснования преимуществ по сравнению с традиционными подходами.

4. Интеграция с продуктами

Совместная работа с командами Data Science и разработки для превращения моделей в готовые к применению инструменты (LensPay, LensFunctionAI, LensGradeAI, оптимизатор матриц повышений).

5. Аналитика рынка и методологические инновации

Отслеживание лучших мировых практик (справедливость вознаграждения, алгоритмическое бенчмаркинг-сравнение, предиктивные модели вознаграждения) и изучение академических исследований по HR и C&B аналитике.

6. Методологический мост

Сохранение связи между классическими HR-методологиями и новыми алгоритмическими решениями.

Профиль кандидата

Обязательные требования:

• Опыт 5+ лет в аналитике вознаграждений или HR-аналитике внутри компании, либо 3+ лет в HR-консалтинге
• Глубокое понимание методологий вознаграждения (грейдирование, бенчмаркинг, циклы поощрений, справедливость оплаты)
• Знание статистики (регрессия, оптимизация, симуляции, кластеризация)
• Английский: свободное чтение профессиональной и технической документации

Будет преимуществом:

• Опыт использования Python (pandas, numpy, scipy, scikit-learn) для анализа данных и моделирования
• Опыт работы с моделями машинного обучения
• Публикации или исследовательские проекты в области HR-аналитики

Личные качества:

• Системное мышление — интерес к построению целостных систем, а не разовых решений
• Умение переводить математические концепции в понятный бизнес-язык для клиентов и коллег
• Интеллектуальное любопытство к новым методам и технологиям

Результаты работы

• Скорость: сокращение времени на типовые задачи по вознаграждению клиентов на 60–80% благодаря автоматизации
• Качество: научно валидированные методологии, превосходящие традиционные консалтинговые подходы по точности и надёжности
• Масштаб: постоянное появление новых алгоритмов и инструментов, повышающих технологическую зрелость Lens Consulting
• Экспертиза: формирование уникальной методологической базы, позиционирующей компанию как новатора в сфере вознаграждения