AVO.UZ

Руководитель команды ML (Fintech)

Коротко

Руководитель команды ML в финтех-компании AVO.UZ, создающей технологичный розничный банк в Узбекистане. Роль отвечает за ML-стратегию, полный жизненный цикл моделей (кредитный скоринг, antifraud, propensity, churn и др.), развитие Feature Platform и production ML-контура, а также управление командой Data Scientists. Требуется более 6 лет опыта, техническое лидерство, глубокое понимание ML в продакшене и опыт работы с Docker, CI/CD и Feature Store.

Локация
Ташкент, улица Нукус, 29А; работа на месте работодателя или в гибридном формате
Компания
AVO.UZ создает технологичный розничный банк в Узбекистане, в котором банковские услуги доступны через мобильное приложение и устройства самообслуживания.
Что делать
•Формировать и развивать ML-стратегию банка совместно с бизнесом, рисками, продуктом, маркетингом и IT.
•Определять ML-направления и roadmap для кредитного скоринга, оценки дохода, antifraud, propensity-моделей, churn, cross-sell, next-best-action, collection и daily banking.
•Отвечать за полный жизненный цикл ML-решений: от подготовки данных и постановки задачи до внедрения, мониторинга и оценки финансового эффекта.
•Руководить развитием собственной Feature Platform и production ML-контура, включая model registry, CI/CD, API-сервисы, мониторинг качества, контроль drift, версионирование и переобучение.
•Проводить технические и архитектурные ревью моделей, feature pipelines, ML-сервисов и интеграций, а также организовывать A/B-тесты и пилоты.
•Управлять командой Data Scientists: ставить задачи, контролировать качество, проводить code review, развивать специалистов и участвовать в найме.
Требования
•Более 6 лет опыта и опыт технического лидерства, управления ML-проектами или командой Data Scientists.
•Сильные практические знания Machine Learning в финтехе и опыт разработки и внедрения моделей в production.
•Понимание полного жизненного цикла моделей, включая подготовку данных, feature engineering, валидацию, 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, системами оркестрации, batch- и real-time-архитектурами, Feature Store или Feature Platform.
•Умение переводить бизнес-задачи в ML-постановки, оценивать финансовый эффект и объяснять сложные решения бизнес-заказчикам.
Культура и преимущества
•Трудоустройство в соответствии с ТК Республики Узбекистан.
•Оплачиваемый отпуск и больничные.
•Помощь с релокацией в Ташкент.
•Конкурентная заработная плата.
•Возможность играть одну из ключевых ролей в создании digital-банка.

Хватит откликаться.
Получите рекомендацию.

$10 стартовых кредитов

Всего 60 секунд, полностью на автопилоте — AI-агенты Eraldt читают ваше резюме, определяют подходящие роли, находят живые вакансии и людей, которые могут вас порекомендовать, пишут им личные письма и добиваются рекомендации.

Это не отклик на вакансию: резюме не уходит в компанию, а рекомендацию именно по этой роли мы не обещаем.

Посмотрите, кто ещё получает интервью на автопилоте