Директор по анализу данных\Chief Data Scientist

Навыки

Обязанности

• 01Осуществлять научное руководство и управлять методологией: определять подходы к решению задач машинного обучения внутри компании
• 02Устанавливать методологические стандарты — от постановки задачи до оценки результата
• 03Нести ответственность за научную корректность принимаемых решений
• 04Разрабатывать и внедрять сложные модели: лично участвовать в создании ключевых моделей — рекомендательных систем, моделей оценки рисков, персонализации клиентского опыта, предиктивной аналитики по брокерским данным
• 05Писать код и проводить эксперименты самостоятельно
• 06Анализировать применимость различных архитектур и методов — больших языковых моделей, классического машинного обучения, статистических методов — к конкретным задачам брокерской деятельности
• 07Разрабатывать внутренние критерии оценки качества моделей
• 08Проводить и методологически руководить оценкой существующих и новых решений перед их выводом в эксплуатацию
• 09Участвовать в построении систем мониторинга деградации моделей
• 10Формировать требования к данным для обучения и оценки моделей
• 11Взаимодействовать с командами данных по вопросам качества, разметки, хранения и доступа
• 12Выявлять и устранять системные проблемы с данными, влияющие на качество решений
• 13Курировать специалистов по данным и машинному обучению
• 14Проводить внутренние технические обзоры и разбор решений
• 15Формировать культуру воспроизводимых экспериментов и обоснованных технических решений
• 16Участвовать в обсуждениях с руководством и бизнесом в роли главного технического эксперта по вопросам моделей и данных
• 17Объяснять технические ограничения и возможности на языке бизнес-эффекта

Требования

• 017+ лет в области науки о данных или разработки моделей
• 022+ года в роли ведущего специалиста или технического руководителя
• 03Глубокая техническая экспертиза в машинном обучении
• 04Уверенное владение современными архитектурами (трансформеры, градиентный бустинг, рекомендательные системы)
• 05Методы оценки моделей, статистические подходы
• 06Практический опыт работы с большими языковыми моделями
• 07Тонкая настройка, построение систем на основе баз знаний, оценка качества генерации, снижение галлюцинаций
• 08Уверенное владение Python и ключевыми библиотеками для работы с данными и моделями (PyTorch, scikit-learn, pandas и аналоги)
• 09Опыт вывода моделей в промышленную эксплуатацию
• 10Опыт работы с финансовыми или временными рядами данных будет значительным преимуществом

Условия

• 01Удаленный или гибридный формат работы
• 02График работы 5/2 с 9:30 до 18:00 по Москве
• 03Работа в компании — лидере инвестиционного рынка
• 04Современный стек технологий, амбициозные проекты
• 05Возможность карьерного роста (сессии продвижения для результативных сотрудников)
• 06Расширенная программа ДМС с первой недели работы (стоматология, страхование жизни, страхование выезжающих за рубеж, психолог, телемедицина, возможность подключить родственников к программе ДМС по корпоративным тарифам)
• 07Скидки на фитнес-клубы (WorldClass, Х-Fit и др.), спортивные сообщества (бег, футбол, волейбол, хоккей, баскетбол)
• 08Клуб любителей настольных игр
• 09Тренинги, программа «БКС Среда» — цикл мероприятий с внешними и внутренними спикерами по ключевым темам в экономике, бизнесе, финансах, технологиях и искусстве
• 10Насыщенная корпоративная жизнь офлайн: Новый год, день рождения компании, тимбилдинги, совместные выезды по интересам
• 11Мероприятия для детей сотрудников (новогодние елки, День защиты детей, подарки на 1 сентября и Новый год)
• 12Льготные условия банковского обслуживания, корпоративные скидки BestBenefits (на услуги туристических агентств, обучение, продукты питания, в ресторанах и барах, в магазинах и салонах красоты и т.д.)