ИТ-Лидер команды (Внедрение ML решений)

Работа в Т1 сочетает в себе преимущества инновационной ИТ-компании и крупного холдинга — стабильность и финансовую надежность, социальные гарантии и возможность развиваться в открытом ИТ-сообществе, масштабные задачи и гибридный формат работы

Большим идеям нужна большая командаВ рамках направления разработки ИТ-решений мы помогаем ускорить цифровую трансформацию с помощью гибких и быстроадаптируемых

решений мирового уровня: современные ИТ-продукты, системы работы с большими данными

и комплексные решения для фронт- и бэк-офисов. Наши разработки повышают гибкость и эффективность работы банковских команд.Требуется опытный Team Lead в команду, которая занимается продуктивизацией и последующим внедрением моделей в продуктивный контур Банка, встраивание их в банковские процессы.Стек на проекте:Python, Hadoop, Apache Spark, AirFlow, OpenShift/K8S, FastAPI, Kafka, S3, PostgreSQLВместе с нами тебе предстоит:Обеспечение жизнедеятельности команды (разноуровневые разработчики, аналитики, тестировщики, devops-инженеры);Описание, оценка, декомпозиция, постановка и контроль выполнения разноуровневых задач, а так же контроль качества и сроков их исполнения;Взаимодействие с DS, бизнес-партнерами, заказчиками и другими командами;Участие в архитектурных решениях и согласованиях, изучение и внедрение новых технологий;Выполнение Code review, участие в приёмо-сдаточных испытаниях моделей;Планирование (2х-недельное, квартальное, годовое) и подготовка отчетов по результатам работы для руководства;Собеседование новых сотрудников, менторство, поддержание позитивного и продуктивного морального духа в команде.Какие знания и навыки для нас важны:Наличие высшего образования обязательно;Опыт работы в роли team lead – не менее 1-го года;Уверенные знания в области Machine Learning;Опыт разработки ПО (любой стек + желательно опыт с Python);Опыт работы с реляционными базами данных, уверенные знания SQL;Понимание принципов CI/CD;Будет плюсом:Знания в области BigData (Hadoop, Spark, AirFlow);Понимание микросервисной архитектуры;Опыт управления IT проектами;Опыт в роли Data Engineer, ML Ops, ML Engineer.