Кошелек.Ру
Руководитель направления Data Science, ML и R&D
                        Не указана
                    
                    
                    - Python
 - PyTorch
 - Clickhouse
 - Deep Learning
 - Алгоритмы и структуры данных
 - Numpy
 - pandas
 - Matplotlib
 - Big Data
 - Теория вероятностей
 - Математическая статистика
 - Визуализация данных
 - Computer Vision
 - Математический анализ
 
Кошелек.ру — специализируется на разработке ФинТех и блокчейн решений. Работая с нами, вы будете создавать инновационные и технически сложные проекты, точно настроенные под нужды разнообразных клиентов. Все наши разработки отличаются высокой надежностью, масштабируемостью и удобством поддержки, обеспечивая превосходство в каждом аспекте.
Стратегическое руководство:
- Разработка и реализация стратегического плана развития направления Data Science, ML и программного R&D, соответствующего бизнес целям компании.
 - Определение приоритетных направлений исследований и разработок в области ML, LLM, агентских систем и других перспективных областях.
 - Взаимодействие с другими подразделениями компании (разработка, продуктовая команда, бизнес-аналитика) для определения потребностей и приоритетов в области ML и ИИ.
 - Мониторинг и анализ трендов в области ML и ИИ, оценка потенциальных возможностей для применения в продуктах компании.
 - Оценка и внедрение новых технологий и инструментов для разработки и развертывания ML-моделей.
 - Руководство процессом патентования и защиты интеллектуальной собственности.
 
Операционное руководство:
- Управление командой ML- и DS-разработчиков, включая постановку задач, контроль исполнения, мотивацию и развитие.
 - Организация и контроль процесса разработки ML-моделей и AI-систем, от исследования и прототипирования до внедрения и масштабирования.
 - Обеспечение качества разрабатываемых решений, соответствия требованиям и стандартам компании.
 - Организация и проведение внутренних и внешних конференций, семинаров и тренингов для повышения квалификации команды.
 - Оптимизация и автоматизация процессов разработки, тестирования и развертывания ML-моделей.
 - Совершенствование корпоративных процессов по планированию, проектированию, разработке, продаже и сопровождению ПО на основе AI.
 
Создание и использование MLOps окружения:
- Построение и поддержка MLOps инфраструктуры для автоматизации процессов разработки, развертывания и мониторинга ML-моделей.
 - Внедрение инструментов и практик MLOps для повышения эффективности и надежности ML-решений.
 - Обеспечение масштабируемости и отказоустойчивости MLOps инфраструктуры.
 
Играющий тренер:
- Активное участие в решении технических задач, требующих компетенций senior-уровня и выше, как в области ML, так и в разработке ПО.
 - Наставничество и обучение членов команды ML- и DS-разработчиков.
 - Поддержание актуальности своих технических знаний и навыков.
 - Проведение code review, участие в архитектурных решениях.
 
Исследования и разработки (R&D):
- Организация и контроль проведения исследований в области ML, LLM, агентских систем и других перспективных областях.
 - Разработка прототипов и демонстрационных версий новых продуктов и технологий.
 - Публикация научных статей и докладов на конференциях.
 
Фокус на LLM и агентских системах:
- Руководство разработкой и применением LLM (Large Language Models) для решения бизнес-задач компании.
 - Исследование и внедрение агентских систем для автоматизации корпоративных процессов и улучшения клиентского опыта.
 
Требования:
Опыт работы:
- Опыт работы руководителем направления Data Science/ML/R&D от 3 лет.
 - Опыт работы ML-разработчиком senior-уровня и выше от 5 лет.
 - Опыт разработки и внедрения ML-моделей в production-среде.
 - Опыт создания и управления MLOps окружениями будет большим преимуществом.
 
Технические навыки:
- Глубокое понимание принципов машинного обучения, статистики и анализа данных.
 - Отличное знание Python и библиотек для ML (TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, etc.).
 - Опыт работы с LLM (Large Language Models) и агентскими системами.
 - Опыт работы с облачными платформами (AWS, Azure, GCP) для ML
 - Знание SQL и NoSQL баз данных.
 - Опыт работы с системами контроля версий (Git).
 - Опыт работы с инструментами MLOps (MLflow, Kubeflow, etc.)
 - Понимание принципов разработки программного обеспечения и архитектуры.
 
Личные качества:
- Лидерские качества, умение мотивировать и развивать команду.
 - Отличные коммуникативные навыки, умение четко и эффективно излагать свои мысли.
 - Стратегическое мышление и умение видеть картину в целом.
 - Ориентация на результат и умение решать сложные проблемы.
 - Проактивность и желание постоянно учиться и развиваться.
 - Умение работать в быстро меняющейся среде
 
Мы предлагаем:
- Молодой и дружелюбный коллектив.
 - Обеспечение всей необходимой техникой;
 - Возможности быстрого многократного роста;
 - Хорошие бонусы за закрытие проектов;
 - Гибкий график, удаленная работа;
 - Любой тип трудоустройства (ТК, контракт и ГПХ);