Project Manager (РСХБ Автоматизация)

Мы занимаемся разработкой и сопровождением ML моделей для подразделений Банка по всем направлениям.

В рамках ML направления существуют 3 команды, которые обеспечивают наполнение портфеля бизнес-кейсов и выполнения финансовых эффектов от них: проджектовая команда, команда Data Science и команда Data Analytics.

В нашей зоне ответственности полный цикл создания моделей, от формирования гипотезы, проверки ее в рамках R&D до сопровождения на этапе промышленной эксплуатации.

Лаборатория искусственного интеллекта занимается внедрением технологий искусственного интеллекта в бизнес-процессы банка. Мы занимаемся продуктовой аналитикой, создаем модели машинного обучения для бизнеса, развиваем свою MLOps/AnalyticsOps платформу и делаем на ней инструменты и фреймворки как для себя, так и для других дата-специалистов РСХБ.

Опыт работы:

• Наличие успешно реализованных релевантных проектов не менее 2 лет;
• Опыт работы в банковской сфере от 2 лет;
• Опыт управления выделенными проектными командами, мультифункциональной командой (DS, разработчики, тестировщики).
• Опыт управления IT-проектами от трёх лет;
• Опыт ведения проектов от идеи до реализации, включая этапы: исследование рынка, отбор идей и проектов, отсев проектов, пилотирование, вывод на рынок, анализ результатов;
• Опыт успешного ведения проектов по различным методологиям;
• Опыт построения ключевых бизнес-процессов проекта: организационных, аналитических, финансовых, документальных.

Знания и навыки:

• Знания отраслевой экспертизы (банки, финансы) и предметной области проекта (ML/AI);
• Знание методологий и инструментов управления проектом, в том числе экономическое моделирование;
• Знание бизнес-процессов и основы бизнес-анализа (BPMN 2.0 (as is/to be), уверенная отрисовка BPMN-диаграмм);
• Владение системами управления проектами, задачами (JIRA, Confluence, Trello, Slack, Mindnode и др.);
• Навык управления рисками проекта;
• Знание основ маркетинга.

Необязательные навыки и знания:

• Программирование: Python, SQL; базовые навыки дата-инжиниринга и оценки моделей;
• Большие данные: понимание хранилищ и инструментов обработки (DWH/BD, пайплайны данных).

Условия:

• Обучение за счет компании (посещение конференций, курсов, помощь в написании статей на Хабр и т.д.);
• Вертикальное и горизонтальное развитие: регулярные тренинги, вебинары, митапы;
• Забота о вашем здоровье: ДМС с первого месяца работы, куда входит стоматология;
• Прозрачный доход: оклад (по итогам интервью) + ежеквартальные премии по результатам KPI;
• Гибкий график или полная удаленка (по итогам общения с командой);
• Комфортные и современные офисы в городах присутствия (Москва, Санкт-Петербург, Уфа, Брянск, Новосибирск и др.);
• Дополнительные бонусы от Россельхозбанка для сотрудников группы компаний (Скидки на спортзалы, рестораны, маркетплейсы и т.д.).