Описание
Команда AVO bank создает новый технологичный розничный банк на рынке Узбекистана. Основная концепция сервиса — клиент самостоятельно может получить все услуги банка через мобильное приложение и устройства самообслуживания. Наш сегодняшний вызов — создать самый продвинутый digital банк в Узбекистане. Мы ищем Руководителя ML/DS команды.
Задачи
•Формировать и развивать ML-стратегию банка совместно с бизнесом, рисками, продуктом, маркетингом и IT.
•Определять приоритетные ML-направления и формировать roadmap: 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 in-house Feature Platform банка, обеспечивая единый и воспроизводимый расчёт признаков для batch-, offline- и online-сценариев.
•Развивать production ML-контур: model registry, 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, backend-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 batch- и real-time-архитектур, принципов Feature Store или Feature Platform.
•Опыт взаимодействия с Data Engineering и backend-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.
•Помощь с релокацией для тех, кто переезжает в солнечный Ташкент.
•Высокая конкурентная заработная плата.
•Амбициозный проект, в котором вы будете играть одну из важнейших ролей.
