Team Lead Data Scientist CDS&A

Ориентир по рынку≈ 325 000 – 375 000 ₽наша приблизительная оценка по 13 вакансиям этой роли и грейда, у работодателя вилка не указана

🏢 ОфисMiddleПолная занятость

≈ 325 000 – 375 000 ₽наша приблизительная оценка

Стоит ли откликаться

Стоит откликнуться, но спросите про деньги

Вилку работодатель не назвал, но ориентир по рынку есть: он в строке «Деньги». Вакансия к тому же свежая, откликаться лучше сейчас.

3 из 4 в норме

Вилку не назвали: какую сумму назвать вам и ниже какой не соглашаться

Чем предстоит заниматься

Руководство командой Data Scientists / Data Analysts: постановка задач, распределение нагрузки, контроль сроков и качества результатов

Определение приоритетов Data Science-проектов совместно с бизнес-подразделениями

Постановка и декомпозиция ML-задач: от бизнес-проблемы до формализации задачи машинного обучения

Разработка и внедрение предиктивных моделей для решения бизнес-задач

Полный цикл работы с ML-моделями

Участие в разработке и запуске персонализированных и предиктивных кампаний на основе ML-моделей

Контроль бизнес-эффективности моделей и аналитических решений: влияние на выручку, конверсию, удержание, ARPU, churn и другие KPI

Проведение и интерпретация A/B-тестов, формирование выводов и рекомендаций для бизнеса

Работа с большими объемами данных и распределенными вычислениями

Взаимодействие с Data Engineering, IT, Product, Marketing и другими бизнес-подразделениями

Развитие ML-платформы и процессов MLOps совместно с техническими командами

Наши требования

Высшее образование в области математики, технических наук, финансов, экономики, Computer Science или смежных направлений

Общий опыт работы в Data Science / Analytics / Machine Learning / смежных областях — от 7 лет

Опыт работы на руководящей позиции — от 2 лет

Опыт управления командой Data Scientists и/или Data Analysts

Опыт успешного запуска ML/предиктивных моделей, непосредственно влияющих на бизнес-показатели

Опыт разработки моделей машинного обучения с нуля и полного ML lifecycle — от постановки задачи и подготовки данных до валидации и внедрения в production

Практический опыт проведения A/B-тестирования и оценки статистической значимости результатов