Team Lead Data Scientist (играющий тренер) | финтех

Направление / Продукт

Направление МСБ (Малый и Средний Бизнес) — одно из трех ключевых направлений в отделе моделирования.

Три продукта в портфеле МСБ:

• Скоринги МСБ — оценка кредитоспособности ИП и ЮЛ на всех этапах ЖЦ клиента (привлечение, рассмотрение заявки, взыскание, банкротство). Сейчас в проде ~5 моделей (PD/LGD).
• Аналитическая Песочница — B2B-сервис, предоставляющий обезличенные данные и платформу для аналитики и моделирования. Технологическое ядро, которое пронизывает все три продукта.
• Кредистория для предпринимателей — сервис подбора лучших финансовых продуктов для малого бизнеса (аналог сервиса для физ. лиц).

Основной стек: Python (Pandas, NumPy, Sklearn, XGBoost/LightGBM), SQL (продвинутый уровень), Greenplum, PostgreSQL, Git, Airflow, Docker, Superset/Grafana, Feast (Feature Store).

Команда

Текущий состав направления МСБ (~10 человек).

В прямом подчинении у TL: 1 Data Scientist (Middle) + 2 Data Analyst (Senior и Junior). Также активная работа со смежниками (2 Backend-разработчика, 1 Админ инфраструктуры, 1 DataOps)

Методология: Kanban-подход. Еженедельные спринты, квартальное планирование.

Роль и задачи

Тип роли: Играющий тренер

• Управленческие задачи (10-20%): Менеджмент задач, контроль, ревью кода. Приоритизация, целеполагание. Развитие сотрудников (1-на-1). Не столько управление людьми, сколько управление задачами и проектами.
• Технические / Индивидуальные задачи (80-90%): Самостоятельная разработка моделей, ad-hoc исследования, работа с архитектурой, участие в проектах со смежниками.

Что ожидаем от тебя

• От 4-5 лет в роли Data Scientist
• Опыт управления от 1 года, предпочтительно от 2 лет. Управление командой от 2-3 человек.
• Опыт в финтехе (банки, МФО, страховые) — ключевое преимущество

Hard Skills:

• Python: уверенное владение (Pandas, NumPy, Scikit-learn, XGBoost/LightGBM)
• SQL: продвинутый уровень (оконные функции, агрегации, оптимизация запросов)
• Классический ML: классификация, регрессия, мониторинг моделей
• Опыт работы с большими данными: выборки 1M+ наблюдений х 1000+ фичей
• Опыт с рисковыми моделями (PD, LGD) ИЛИ CRM-моделями (склонность, LTV)
• Опыт внедрения моделей в прод с доказанным экономическим эффектом
• Ппонимание процессов построения витрин, дашбордов
• Умение переводить бизнес-запросы в аналитические гипотезы

Soft Skills:

• Инженерная жилка — понимание архитектуры, принципов работы современных технических сервисов
• Способность объяснять технические вещи продукту и бизнесу
• Проактивность, зрелость, коммуникабельность
• Энергичность, вовлечённость — важно не только строить модели, но и понимать бизнес-ценность

Что готовы предложить

• Система мотивации: фиксированный ежемесячный оклад + годовой бонус.
• Оформление по ТК РФ.
• Компания входит в реестр аккредитованных ИТ компаний.
• Удаленный формат работы (в пределах РФ!). Офис находится в г. Москва.
• ДМС со стоматологией (с 1 рабочего дня + полис путешественника).
• Частичная компенсация фитнеса / обучения / доп. мед. услуг (лимит – 25 тыс. рублей в год).
• Дополнительные дни к ежегодному отпуску (всего 31 день в году).
• Выдаем корпоративную технику (Windows, Lenovo ThinkPad).

Как мы проводим собеседования

Общение происходит онлайн, с видео, через Салют.Джазз:

1. HR-call (30-40 минут) — рассказ о компании/вакансии, вопросы про опыт/ проекты.
2. Техническое интервью (60 мин) —лайвкодинг: 2 задачи по SQL, 1 задача на Python. Вопросы по теории классического ML.
3. Управленческое интервью (30-60 мин) — бизнес-кейсы, управленческие ситуации. Оценка подхода к управлению, коммуникации, взаимодействию с продуктом.
4. Собеседование с командой (60 мин) — оценка культурной совместимости, целей, активности.
5. Проверка документов — заполнение анкеты в электронном виде, проверка ~2-3 рабочих дня.
6. Оффер — обсуждение даты выхода на работу.

Мы стараемся как можно быстрее принимать решения!