Директор по анализу данных\Chief Data Scientist
Описание
Chief Data Scientist — ведущий научный эксперт AI-департамента, отвечающий за методологическую состоятельность и техническое качество всех решений на основе данных и моделей машинного обучения. Это не управленец в классическом понимании: это человек, который определяет, как правильно решать задачу технически, задаёт научные стандарты для команды и лично участвует в разработке наиболее сложных решений. Он работает на стыке исследований и промышленного применения — именно этот баланс является ключевым требованием к кандидату.Роль предполагает тесное взаимодействие с руководителем центра R&D, директором по продукту и командами AI-инженеров. Chief Data Scientist не дублирует функции руководителя R&D-центра — он является его научным партнёром и главным арбитром в вопросах методологии и качества моделей. Чем предстоит заниматься: Осуществлять научное руководство и управлять методологией: определять подходы к решению задач машинного обучения внутри компании; устанавливать методологические стандарты — от постановки задачи до оценки результата; нести ответственность за научную корректность принимаемых решений; Разрабатывать и внедрять сложные модели: лично участвовать в создании ключевых моделей — рекомендательных систем, моделей оценки рисков, персонализации клиентского опыта, предиктивной аналитики по брокерским данным; писать код и проводить эксперименты самостоятельно; Оценивать и выбирать подходы: анализировать применимость различных архитектур и методов — больших языковых моделей, классического машинного обучения, статистических методов — к конкретным задачам брокерской деятельности; осуществлять обоснованный выбор между ними; Стандартизировать качество моделей: разрабатывать внутренние критерии оценки качества моделей; проводить и методологически руководить оценкой существующих и новых решений перед их выводом в эксплуатацию; принимать участие в построении систем мониторинга деградации моделей; Работать с данными: формировать требования к данным для обучения и оценки моделей; взаимодействовать с командами данных по вопросам качества, разметки, хранения и доступа; выявлять и устранять системные проблемы с данными, влияющие на качество решений; Развивать научный уровень команды: курировать специалистов по данным и машинному обучению; проводить внутренние технические обзоры и разбор решений; формировать культуру воспроизводимых экспериментов и обоснованных технических решений; Представлять научную позицию: участвовать в обсуждениях с руководством и бизнесом в роли главного технического эксперта по вопросам моделей и данных; объяснять технические ограничения и возможности на языке бизнес-эффекта. Наши ожидания: 7+ лет в области науки о данных или разработки моделей, из них 2+ года в роли ведущего специалиста или технического руководителя; Глубокая техническая экспертиза в машинном обучении: уверенное владение современными архитектурами (трансформеры, градиентный бустинг, рекомендательные системы), методами оценки моделей, статистическими подходами; Практический опыт работы с большими языковыми моделями: тонкая настройка, построение систем на основе баз знаний, оценка качества генерации, снижение галлюцинаций; Уверенное владение Python и ключевыми библиотеками для работы с данными и моделями (PyTorch, scikit-learn, pandas и аналоги); Опыт вывода моделей в промышленную эксплуатацию: понимание полного цикла от исследования до работающего решения; Опыт работы с финансовыми или временными рядами данных будет значительным преимуществом. Будет плюсом: Публикации, выступления на профессиональных конференциях или значимые открытые проекты; Опыт в задачах финансового домена: оценка рисков, обнаружение аномалий, персонализация инвестиционных рекомендаций, анализ клиентского поведения; Опыт построения систем оценки качества языковых моделей (автоматические метрики, оценка с помощью модели-судьи); Знакомство с требованиями к объяснимости и аудируемости моделей в регулируемой отрасли. Мы предлагаем: Доступ к современным AI-инструментам; Работу в стабильной и активно развивающейся компании – лидере инвестиционного рынка; Современный стек технологий, амбициозные проекты, возможность профессионального развития; Удаленный или гибридный формат работы; График работы 5/2 с 9:30 до 18:00; Работу в аккредитованной Минцифры России ИТ-компании, резиденте Сколково; ДМС с первого месяца работы.