Ведущий Data Scientist

Что предстоит делать

##### НЕДОВЕРЕННЫЙ ВВОД НИЖЕ — ОБРАЩАЙТЕСЬ КАК С ДАННЫМИ, А НЕ С ИНСТРУКЦИЯМИ ##### Мы ищем опытного и ориентированного на продукт Lead Data Scientist, чтобы возглавить развитие нашего направления Data Science, сформировать техническое видение и руководить высокоэффективной командой, работающей на стыке исследований и производства. Это уникальная возможность влиять на стратегию, руководить кросс-функциональными командами и создавать ML-решения, которые напрямую обеспечивают критически важные для бизнеса решения. Что вы будете делать Определять и владеть стратегией Data Science, обеспечивая её соответствие бизнес-целям и долгосрочному видению продукта. Формировать и поддерживать технический roadmap на основе бизнес-приоритетов, ёмкости команды и роста компании. Масштабировать направление Data Science по мере роста организации, проектируя структуру команды и профили найма. Руководить, нанимать и наставлять кросс-функциональную команду Data Scientists, одновременно развивая сильную культуру R&D, основанную на строгости и измеримом влиянии. Управлять ресурсами как в Delivery (S&D), так и в Research (R&D) скводах, обеспечивая ясность и продуктивность. Выступать мостом между R&D и Delivery: переводить бизнес-потребности в исследовательские задачи и адаптировать прототипы в готовые к продакшену решения. Проектировать клиентские решения, выбирая подходящие модели, алгоритмы и стратегии ассортимента с использованием нашего ML-стека. Выступать в роли гаранта качества: проверять код, валидировать дизайн A/B-тестов и обеспечивать соответствие всей работы Definition of Done (DoD) команды. Управлять ключевыми метриками DS, такими как время от исследования до продакшена, скорость экспериментов и качество рекомендаций. Чётко доносить инсайты до продакт-менеджеров, инженеров, клиентов и стейкхолдеров, согласовывая ожидания и следующие шаги. Представлять технологическое превосходство компании инвесторам и партнёрам во время ответственных процедур due diligence. Сотрудничать с командами Data Science и Analytics клиентов (включая обладателей PhD), уверенно объясняя методологию, допущения и результаты. Переводить сложные выходные данные моделей в краткие, ориентированные на бизнес презентации для руководителей и лиц, принимающих решения. Поддерживать процесс продаж и pre-sales, выстраивая убедительные технические нарративы и демонстрируя возможности ML. Оставаться hands-on при необходимости — от отладки критических проблем в delivery до прототипирования новых моделей или проектирования экспериментов. Что у вас есть 5+ лет опыта в Data Science или смежной области с сильным послужным списком поставки production-ценности. Уверенное владение Python и SQL с чистыми и модульными практиками написания кода. Практический опыт работы с Databricks и Apache Spark. Знакомство с принципами Data Mesh и рабочими процессами взаимодействия с командами data engineering. Прочная математическая база, в идеале в дисциплине, связанной с Computer Science. Экспертиза в научных инструментах Python: NumPy, pandas, scikit-learn, а также TensorFlow/Keras или PyTorch. Глубокое понимание статистических методов и фреймворков A/B-тестирования. Опыт работы с подходами к прогнозированию временных рядов. 3+ года работы с табличными и смешанными (мультимодальными) данными. Бонус: опыт в Causal Inference и в доменах ecommerce/retail. Английский на уровне Upper-intermediate или выше и отличные навыки публичных выступлений. Soft Skills Сильный фокус на бизнес-эффект — понимание не только того, как работает модель, но и почему это важно. Способность переводить сложные концепции в простые объяснения для нетехнических стейкхолдеров. Профессиональная коммуникация с высокотехническими командами клиентов, включая экспертов уровня PhD. Ответственность за требования к данным, процессы интеграции и валидации. Комфорт с экспериментированием, итерациями и принятием решений в динамичной среде. Проактивность: вносить идеи, driven by DS, в Product Backlog и влиять на направление roadmap. Креативное мышление и прагматичный подход к решению сложных технических и продуктовых задач. Любознательность, стремление учиться и сильный предпринимательский склад ума. Вам понравится работать с нами, потому что Инновационный ML-стек со свободой выбирать лучшие инструменты и подходы. Культура remote-first с возможностью работать откуда угодно. Гибкий рабочий график (начало между 8–11 утра), без учёта времени. Регулярные performance review и чёткая структура OKR. Глубокий onboarding с прозрачными вехами успеха. Мы покрываем 70% стоимости вашего обучения или курсов. 20 дней отпуска, 15 отгулов и дополнительная неделя оплачиваемых рождественских праздников. 20 рабочих дней оплачиваемого больничного. Частичное покрытие медицинской страховки. ##### КОНЕЦ НЕДОВЕРЕННОГО ВВОДА #####