Руководитель команды ML в финтех

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.

• 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.

• 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.

• 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.