Project Manager (РСХБ Автоматизация)

Описание

Мы занимаемся разработкой и сопровождением ML моделей для подразделений Банка по всем направлениям. В рамках ML направления существуют 3 команды, которые обеспечивают наполнение портфеля бизнес-кейсов и выполнения финансовых эффектов от них: проджектовая команда, команда Data Science и команда Data Analytics. В нашей зоне ответственности полный цикл создания моделей, от формирования гипотезы, проверки ее в рамках R&D до сопровождения на этапе промышленной эксплуатации. Лаборатория искусственного интеллекта занимается внедрением технологий искусственного интеллекта в бизнес-процессы банка. Мы занимаемся продуктовой аналитикой, создаем модели машинного обучения для бизнеса, развиваем свою MLOps/AnalyticsOps платформу и делаем на ней инструменты и фреймворки как для себя, так и для других дата-специалистов РСХБ. Опыт работы: Наличие успешно реализованных релевантных проектов не менее 2 лет; Опыт работы в банковской сфере от 2 лет; Опыт управления выделенными проектными командами, мультифункциональной командой (DS, разработчики, тестировщики). Опыт управления IT-проектами от трёх лет; Опыт ведения проектов от идеи до реализации, включая этапы: исследование рынка, отбор идей и проектов, отсев проектов, пилотирование, вывод на рынок, анализ результатов; Опыт успешного ведения проектов по различным методологиям; Опыт построения ключевых бизнес-процессов проекта: организационных, аналитических, финансовых, документальных. Знания и навыки: Знания отраслевой экспертизы (банки, финансы) и предметной области проекта (ML/AI); Знание методологий и инструментов управления проектом, в том числе экономическое моделирование; Знание бизнес-процессов и основы бизнес-анализа (BPMN 2.0 (as is/to be), уверенная отрисовка BPMN-диаграмм); Владение системами управления проектами, задачами (JIRA, Confluence, Trello, Slack, Mindnode и др.); Навык управления рисками проекта; Знание основ маркетинга. Необязательные навыки и знания: Программирование: Python, SQL; базовые навыки дата-инжиниринга и оценки моделей; Большие данные: понимание хранилищ и инструментов обработки (DWH/BD, пайплайны данных). Условия: Обучение за счет компании (посещение конференций, курсов, помощь в написании статей на Хабр и т.д.); Вертикальное и горизонтальное развитие: регулярные тренинги, вебинары, митапы; Забота о вашем здоровье: ДМС с первого месяца работы, куда входит стоматология; Прозрачный доход: оклад (по итогам интервью) + ежеквартальные премии по результатам KPI; Гибкий график или полная удаленка (по итогам общения с командой); Комфортные и современные офисы в городах присутствия (Москва, Санкт-Петербург, Уфа, Брянск, Новосибирск и др.); Дополнительные бонусы от Россельхозбанка для сотрудников группы компаний (Скидки на спортзалы, рестораны, маркетплейсы и т.д.).