Руководитель отдела данных и ИИ

Что предстоит делать

<p>Мы ищем высокомотивированного и ориентированного на результат руководителя направления Data & AI для работы в нашей команде на полный рабочий день. В этой стратегической роли вы будете формировать видение, архитектуру и фреймворки для реализации проектов в области Data Engineering, Data Science, Quant и Data Analytics, объединяя эти команды в единую высокоэффективную функцию. Это ключевая руководящая должность, определяющая как технические, так и управленческие направления нашей организации по работе с данными.<br>Мы движем инновации в финтехе благодаря глубокой аналитической экспертизе и подходу, основанному на данных и инженерии.</p><p><strong>Ключевые обязанности</strong></p><p><i><strong>Data Engineering</strong></i></p><ul><li>Проектировать и развивать масштабируемую, надежную и поддерживаемую архитектуру платформы данных</li><li>Курировать разработку надежных ETL/ELT-пайплайнов и систем потоковой передачи данных в реальном времени</li><li>Внедрять лучшие инженерные практики, включая ревью кода, CI/CD, контракты данных и наблюдаемость</li><li>Руководить выбором технологий и планированием ресурсов для ClickHouse, Spark и поддерживающей инфраструктуры</li><li>Обеспечивать качество данных через мониторинг, оповещение, владение SLA и процессы исправления ошибок</li><li>Управлять затратами на инфраструктуру и оптимизировать использование ресурсов хранения, вычислений и облачных сервисов</li></ul><p><i><strong>Искусственный интеллект и большие языковые модели</strong></i></p><ul><li>Определять и развивать общее направление и дорожную карту компании в области ИИ, согласовывая инициативы с долгосрочной бизнес-стратегией</li><li>Обеспечивать операционную стабильность и наблюдаемость ML-сервисов</li><li>Определять и реализовывать стратегию LLM, включая выявление высокоценных кейсов использования, оценку провайдеров моделей (OpenAI, Anthropic, open-source) и руководство сквозной реализацией</li><li>Проектировать и курировать продукты на основе LLM, включая RAG-пайплайны, AI-агентов и интеллектуальные рабочие процессы автоматизации, интегрированные в основные бизнес-процессы</li><li>Внедрять лучшие практики MLOps/LLMOps, включая версионирование моделей, фреймворки для оценки, управление промптами и мониторинг дрейфа/галлюцинаций</li><li>Продвигать ответственное управление ИИ, включая обнаружение предвзятости, объяснимость (SHAP, LIME), аудит справедливости и соответствие новым нормативным актам в области ИИ</li><li>Оценивать и интегрировать векторные базы данных (Pinecone, Weaviate, pgvector) и стратегии эмбеддингов для обеспечения семантического поиска и извлечения знаний</li><li>Продвигать практики разработки с помощью ИИ (например, GitHub Copilot, Cursor) и способствовать формированию культуры инженерии, усиленной ИИ, в командах по работе с данными</li></ul><p><i><strong>Data Analytics &amp; Quant</strong></i></p><ul><li>Развивать продвинутую аналитику, стратегию и Quant-разработку</li><li>Взаимодействовать с заинтересованными сторонами для трансформации сложных бизнес-задач в решения, основанные на данных</li><li>Определять и контролировать ключевые метрики, дашборды и системы отчетности для поддержки принятия решений на уровне руководства и совета директоров</li><li>Руководить практиками экспериментирования для проверки бизнес-эффекта моделей и инициатив</li><li>Наставлять команды, устанавливая технические стандарты и пути карьерного развития</li></ul><p><strong>Требования</strong></p><ul><li>7+ лет практического опыта в Data Engineering, Data Science, Quant, Data Analytics с реализацией сквозных решений</li><li>3+ года управленческого опыта, руководства командами данных</li><li>Степень бакалавра или магистра в области компьютерных наук, математики, физики, инженерии или смежной области</li><li>Отличные навыки программирования на Python с опытом написания чистого production-grade кода</li><li>Глубокое понимание лучших практик разработки ПО (CI/CD, тестирование, ревью кода, чистая архитектура)</li><li>Глубокое понимание основных ML-алгоритмов: регрессия, градиентный бустинг, временные ряды и т.д.</li><li>Практический опыт работы с ML-библиотеками и платформами (например, scikit-learn, XGBoost, TensorFlow, PyTorch)</li><li>Прочная база в математической статистике, теории вероятностей и количественном моделировании</li><li>Свободное владение SQL и опыт работы с аналитическими и OLAP-базами данных</li><li>Английский язык Upper-Intermediate</li></ul><p><strong>Будет плюсом</strong></p><ul><li>Опыт работы в трейдинге или финтехе</li><li>Опыт анализа и моделирования временных рядов или высокочастотных данных</li><li>Знакомство с системами антифрода, моделированием рисков или портфельной аналитикой</li><li>Практический опыт интеграции LLM с корпоративными системами для внутренних пользователей</li></ul><p><strong>Мы предлагаем</strong></p><ul><li>20 оплачиваемых отпускных дней в год</li><li>10 оплачиваемых дней больничного в год</li><li>Государственные праздники в соответствии с действующим законодательством</li><li>Медицинская страховка</li><li>Возможность удаленной работы</li><li>Бюджет на профессиональное обучение</li><li>Бюджет на изучение языков</li><li>Бюджет на здоровье (абонемент в спортзал, спортивный инвентарь и связанные расходы)</li></ul> <div> <a href="https://jobs.dou.ua/companies/justmarkets/vacancies/364454/#reply-btn-id">Відгукнутись на вакансію</a> </div>