TPO в Центр разработки Mlops сервисов

Ориентир по рынку≈ 341 000 – 450 000 ₽наша приблизительная оценка по 10 вакансиям этой роли и грейда, у работодателя вилка не указана

🔄 ГибридMiddleПолная занятостьКорпорация

≈ 341 000 – 450 000 ₽наша приблизительная оценка

Стоит ли откликаться

Стоит откликнуться, но спросите про деньги

Вместо вилки в объявлении «доход: размер заработной платы обсуждается»: что это значит в цифрах, придётся выяснять. Объявление живое, и что за работа, понятно из текста.

3 из 4 в норме

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

Чем предстоит заниматься

Формировать видение, дорожную карту и бэклог Online FeatureStore; определять объём MVP и последовательность подключения моделей

Собирать требования от команд Data Science, рисков и других пользователей: какие признаки нужны, из каких источников, с какой частотой обновления и допустимой задержкой

Вместе с архитекторами и разработчиками прорабатывать сценарии расчёта признаков, интеграции с источниками, API чтения и устройство online-хранилища

Согласовывать требования к доступности сервиса, свежести и качеству данных, согласованности online- и offline-признаков, мониторингу и восстановлению после сбоев

Вести задачи от постановки до приёмки: фиксировать критерии готовности, управлять зависимостями, согласовывать решения со смежными командами и снимать блокеры

Организовать пилот MVP, подключение первых моделей и оценку результата для их пользователей

Прорабатывать следующие сценарии развития продукта, включая пересчёт признаков по событиям и применимость сервиса для антифрода

Наши требования

Опыт работы Product Owner / Technical Product Owner с технически сложным продуктом: платформой данных, ML-платформой, сервисом обработки данных или внутренним API

Умение переводить потребности пользователей в технически проверяемые требования и приоритизировать задачи с учётом ценности, рисков и зависимостей

Понимание жизненного цикла ML-моделей и того, как признаки рассчитываются, хранятся и передаются в модель при обучении и применении

Знакомство с архитектурой распределённых систем и обработкой данных: пакетные и потоковые процессы, очереди событий, хранилища, API

Умение обсуждать с инженерной командой задержку ответа, свежесть данных, отказоустойчивость, качество данных и нагрузку, не подменяя собой архитектора или технического лидера

Опыт взаимодействия с несколькими командами и доведения продукта до работающего результата

Практический опыт с Feature Store, real-time ML или скоринговыми системами

Знакомство с Kafka, Spark Structured Streaming, Cassandra, Airflow, S3 и инструментами мониторинга

Опыт работы с банковскими данными и требованиями к управлению доступом, аудиту и надёжности сервисов

Опыт запуска платформенного продукта, которым пользуются несколько команд с разными сценариями

Мы предлагаем

Стабильный и прозрачный доход: размер заработной платы обсуждается по итогам собеседования

Работа в agile-команде

Удаленный формат работы

Сложные и интересные задачи, современный стек технологий

Возможность вертикального и горизонтального карьерного роста: регулярно проходят тренинги, вебинары, митапы и демо-дни

Доступ к бесплатным корпоративным библиотекам Alpina Digital, MyBook и бизнес-изданий

Предложения от Банка только для сотрудников: собственный спортзал, а также скидки на услуги туристических агентств, продукты питания, в рестораны, бары, магазины