Описание
Команда AVO Bank создает новый технологичный розничный банк на рынке Узбекистана. Сервис позволяет клиентам самостоятельно получать банковские услуги через мобильное приложение и устройства самообслуживания.
Задачи
•Формировать и развивать ML-стратегию банка совместно с бизнесом, рисками, продуктом, маркетингом и IT
•Определять приоритетные ML-направления и формировать дорожную карту: кредитный скоринг, оценка дохода, antifraud, propensity-модели, churn, cross-sell, next-best-action, collection и daily banking
•Отвечать за полный жизненный цикл ML-решений: от постановки задачи и подготовки данных до внедрения, мониторинга и оценки финансового эффекта
•Руководить разработкой и развитием собственной Feature Platform банка для единого и воспроизводимого расчёта признаков в пакетных, offline- и online-сценариях
•Развивать production ML-контур: реестр моделей, CI/CD, API-сервисы, мониторинг качества моделей, контроль drift, версионирование и переобучение
•Проводить техническое и архитектурное ревью моделей, feature pipelines, ML-сервисов и интеграций
•Организовывать A/B-тесты и пилоты, оценивать инкрементальный бизнес-эффект ML-решений
•Управлять ML-проектами и командой Data Scientists: ставить задачи, контролировать качество, проводить code review, развивать специалистов и участвовать в найме
•Выстраивать эффективное взаимодействие с Data Engineering, бэкенд-разработкой, Risk, Product, Marketing, CVM и другими подразделениями
•Формировать стандарты разработки, валидации, документирования и эксплуатации моделей
•Принимать ключевые решения по развитию ML-направления банка и обеспечивать внедрение моделей в реальные бизнес-процессы
Требования
•Опыт технического лидерства, управления ML-проектами или командой Data Scientists
•Сильные практические знания Machine Learning в финтехе
•Опыт разработки и внедрения моделей в production
•Понимание полного жизненного цикла модели: подготовка данных, feature engineering, валидация, deployment, мониторинг и переобучение
•Глубокое понимание data leakage, selection bias, временной валидации, calibration, drift и интерпретации моделей
•Опыт работы с Docker, CI/CD, API-сервисами и системами оркестрации
•Понимание пакетных и real-time-архитектур, принципов Feature Store или Feature Platform
•Опыт взаимодействия с Data Engineering и бэкенд-командами
•Умение переводить бизнес-задачи в корректные ML-постановки и оценивать финансовый эффект решений
•Способность самостоятельно принимать технические и архитектурные решения в условиях быстро меняющихся требований
•Сильные коммуникационные навыки и умение объяснять сложные ML-решения бизнес-заказчикам
Условия
•Трудоустройство в соответствии с ТК Республики Узбекистан
•Оплачиваемый отпуск и больничные
•Помогут с переездом в Ташкент
•Высокая конкурентная заработная плата
•Амбициозный проект, в котором предстоит играть одну из важнейших ролей
