Руководитель Департамента данных и машинного обучения
Описание
Департамент данных – технологическое ядро аналитической работы Народного фронта: он превращает обращения граждан, региональную статистику, социологию и открытые государственные данные в продукты, которые ложатся в основу докладов руководству страны и контроля за национальными проектами и поручениями главы государства. Это работа высокой ответственности и масштаба, охватывающая несколько направлений одновременно – от индикаторов по социально-экономической повестке до LLM-инструментов, региональной аналитики и факт-чекинга. Эти направления требуют единого управленческого центра, который свяжет команду дата-инженеров и аналитиков и ML/NLP-специалистов, расставит приоритеты и обеспечит качество результата. Обязанности: организация работы Департамента: постановка задач команде (дата-инженеры, дата-аналитики), контроль над сроками, распределение нагрузки; техническое лидерство: участие в проектировании архитектуры ML/NLP-решений, ревью подходов, поддержка команды в сложных задачах. определение приоритетов: какие данные собирать в первую очередь, какие задачи аналитики решать, какие отчёты готовить; взаимодействие со смежными подразделениями: сбор запросов от заказчиков, перевод их в конкретные задачи для команды; контроль над качеством данных и соблюдение требований к их хранению и защите; подготовка отчётности для руководства: результаты работы Департамента, ключевые выводы, предложения по развитию; развитие команды: участие в подборе сотрудников, наставничество, оценка результатов. Требования: 4+ лет опыта в NLP/DS из них 2+ лет — в роли руководителя / техлида команды; проектировали системы с использованием LLM от идеи до деплоя (обязательно); умеют декомпозировать сложные задачи и выстраивать процессы в команде (обязательно); высшее образование, преимущественно техническое или математическое понимание жизненного цикла ML-моделей и задач команды: классификация, кластеризация, NER, суммаризация, RAG, LLM-ассистенты — достаточное, чтобы декомпозировать задачи и оценивать качество решений по существу; Python (команда работает на Python: FastAPI, pandas, transformers); понимание принципов работы с базами данных и хранилищами; SQL на среднем уровне и выше; понимание платформы на уровне архитектурных решений: RAG-стек (embeddings, retrieval), Vector DB, деплой моделей (Docker), Data Lake / DWH, BI; опыт постановки задач аналитикам и инженерам, контроль над их выполнением; умение формулировать выводы на основе данных и доносить их до неспециалистов; ответственность, организованность, готовность погружаться в содержательную часть задач. Условия: полный рабочий день, 5/2, офисный формат, график работы с 10:00 до 19:00; оформление по ТК РФ; полный пакет ДМС после года работы; бесплатный транспорт от метро «Киевская» до офиса и обратно; бесплатная охраняемая парковка; бесплатная поддержка корпоративного психолога.