Руководитель команды ML

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. Обязанности: 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 ты будешь играть одну из важнейших ролей. Где предстоит работать Ташкент, улица Нукус, 29А или гибрид