ML Techlead/Team Lead

Обязанности:

• Определять и реализовывать стратегию развития AI/ML-проектов в рамках продуктовой и технологической стратегии Московской биржи.

• Трансформировать бизнес-цели в архитектуру решений Data Science и чёткие дорожные карты с KPI, сроками и оценкой экономического эффекта.

• Руководить разработкой и внедрением ML-систем (рекомендательные системы, прогнозирование, динамическое ценообразование, выявление аномалий, моделирование пользовательского поведения и др.).

• Разрабатывать и оптимизировать алгоритмы на Python/SQL с применением современных ML/DL/NLP/RL-методов.

• Внедрять автоматизацию полного цикла ML-разработки: от сбора данных и обучения моделей до деплоя и мониторинга качества.

• Активно использовать LLM и AI-агентов для ускорения прототипирования и автоматизации повторяющихся задач.

• Организовывать и проводить A/B-тесты, анализировать результаты, внедрять фреймворки для статистического тестирования.

• Набирать, развивать и менторить команду Data Science

• Опыт руководства ML/AI-командой и управления несколькими сложными проектами одновременно.

• 8+ лет опыта в Data Science/ML, включая hands-on разработку.

  Глубокие знания Python, SQL, основных библиотек (NumPy, Pandas, Scikit-Learn, LightGBM, CatBoost, PyTorch и др.).

• Опыт в Predictive/Prescriptive/Descriptive Modeling, Reinforcement Learning, NLP, AI-агентах, RAG, LangChain.

• Владение методами A/B-тестирования, статистического анализа, оптимизационных моделей.

• Навыки построения архитектуры больших данных (Hadoop, Hive, Kafka SQL) и интеграции с корпоративными системами.

• Опыт работы с бизнес-ориентированными задачами: персонализация, удержание клиентов, прогноз спроса, обнаружение мошенничества.

• Английский — не ниже Upper-Intermediate.

• Будет плюсом:

  Опыт публичных выступлений и публикаций.

  Разработка open-source инструментов в области Data Science.

  Сертификации в области Agile, Data Science или Big Data.

Условия:

• Технически сильная и дружная команда;

• Отлично поставленные коммуникации и процессы разработки от аналитики до деплоймента;

• Профессиональное развитие, карьерный и финансовый рост;

• Оформление по ТК РФ в аккредитованной IT-компании;

• Удаленный формат работы.