Team Lead Data Practice
EmploycityОписание
Международная продуктовая IT компания, которая занимается разработкой и поддержкой высоконагруженных проектов для крупных компаний, основная часть которых представляет собой развлекательные онлайн-сервисы, в поисках Team Lead Data Practice.
Чем предстоит заниматься:
- Руководство командой Data Practice: организация работы и распределение ролей в команде, наставничество, развитие компетенций, проведение ревью и оценок, формирование инженерной культуры и стандартов качества;
- Планирование и контроль исполнения: планирование задач, приоритезация и распределение нагрузки, контроль сроков и качества, управление рисками и зависимостями, прозрачная отчётность по статусу и результатам;
- Развитие аналитической инфраструктуры: проектирование и эволюция архитектуры данных (ETL/ELT, DWH, Data Lake, обеспечение надёжности, масштабируемости и производительности, внедрение мониторинга, алёртов и практик Data Quality;
- Витрины данных и базы данных: создание и поддержка актуальных витрин для бизнес-направлений, организация установки, настройки и сопровождения баз данных (SQL, NoSQL);
- Отчётность и аналитические дашборды: организация отчётности и интерактивных дашбордов, контроль качества и доступности данных для бизнес-пользователей;
- Внедрение AI/ML-решений: курировать проекты по применению методов машинного обучения и искусственного интеллекта (от выявления возможностей до интеграции моделей в продукт, координация работы data scientists, data analysts: подготовка данных, разработка и валидация моделей, сопровождать жизненный цикл ML-моделей в продуктивной среде;
- Стратегия и архитектура данных: участие в формировании стратегии развития Data Practice, инициирование и оценка новых технологий/инструментов, согласование ключевых инициатив с CTO, арх.комитетом и стейкхолдерами;
- Межкомандное взаимодействие: координировать интеграцию решений команды данных с другими стримами проекта и продуктами холдинга, сбор и уточнение требований к данным, SLA/SLI по данным и отчётности, постановка задач на команду инфраструктуры и контроль их исполнения, обеспечение соответствия решений общей продуктовой экосистеме.
Какой опыт, знания и качества нужны:
- Общий опыт работы с данными (инженерия, аналитика, хранилища) не менее 5 лет, и опыт руководства командой или проектом 1+ лет;
- Глубокое знание реляционных СУБД (PostgreSQL, MySQL или аналогичных) и принципов построения хранилищ данных;
- Практический опыт с колоночными СУБД (ClickHouse, SSAS);
- Знание и опыт с Spark (Streaming);
- Навыки программирования на Python (для обработки данных, скриптинга, ML);
- Понимание экосистемы .NET/C# (основной стек продуктовой разработки);
- Опыт построения ETL/ELT-пайплайнов;
- Знание и применение Airflow, Kafka, NiFi;
- Владение практиками Data Quality, мониторинг, алерты, трейсинг, CI/CD;
- Опыт построения хранилищ на базе S3 Minio, Ceph;
- Опыт с Iceberg и Parquet Аналитика и ML;
- Понимание принципов BI и опыт внедрения систем отчетности/визуализации данных через BI-инструменты (Power BI, Tableau, SuperSet);
- Знакомство с циклом разработки моделей машинного обучения;
- Опыт сотрудничества с data science-командами или внедрения ML-моделей в продукт будет преимуществом;
- Желателен опыт работы с инструментами MLOps (Kuberflow, MLFlow);
- Опыт управления небольшой командой или технического лидерства в проекте;
- Навыки планирования и распределения задач, проведение код-ревью/анализа решений, умение ставить чёткие задачи и контролировать их выполнение;
- Способность формировать эффективные команды, выстраивать процессы и мотивировать сотрудников на достижение результата.
Что компания может предложить Вам:
- Удаленный, офисный или гибридный формат работы (на ваш выбор).
- Гибкое начало рабочего дня.
- Возможность развивать свои компетенции и применять знания на практике.
- Возможность поработать на крупных проектах.
- Компания заинтересована в развитии своих сотрудников: готовы привлекать наставников и оплачивать курсы для повышения квалификации.
- Отсутствие бюрократии, быстрое согласование необходимых вещей.
- Оплачиваемые отпуск и больничный лист.
- ДМС после 6 месяцев работы в компании.
- Частичная компенсация английского языка или психолога (на выбор).
- Компенсация занятий спортом.
- 4 day-off в год за счет компании.
- Компания поддерживает сотрудника в важные периоды жизни.
- Большая высококвалифицированная команда, к которой всегда можно обратиться за помощью.
- Реферальная программа за успешную рекомендацию.
2 дня назад
Источник: hh.ru
Обращаем Ваше внимание, что вакансия взята с внешнего источника hh.ru. Администрация сайта не несет ответственность за ее содержание.
Рекомендуемые вакансии
Team Lead Data Scientist в области рекомендательных систем (AmazMe)
Описание Компания Сбер ищет хорошего специалиста на вакансию Team Lead Data Scientist в области рекомендательных систем (AmazMe) . Москва (Россия). Требуемые навыки: #lead, #Управлениепроектами, # ...
23.12.2025
Team Lead Data Science (AI Stylist & R&D Lab)
Описание Мы в поиске Team Lead Data Science в команду, занимающуюся применением deep learning подходов в задачах Lamoda. Сейчас команда состоит из 6 человек - 3 senior DS, 3 middle DS Наша цель с ...
21.12.2025
Team Lead Data Scientist (Search & Recommendation)
Описание Циан публичная IT-компания, крупнейший в России сервис для поиска недвижимости, входит в мировой топ-10. Cian.ru это большой и сложный продукт, в котором представлено несколько типов ...
09.12.2025