Team Lead MLE / Data Science (Last Mile & Agents)
**О нас и команде:**
Дивизион «Моделирование и исследование данных» отвечает за компетенцию Data Science в Блоке. Мы разрабатываем и внедряем end-to-end решения на основе машинного обучения в бизнес-процессы Сети продаж банка.
Мы ищем Team Lead, который возьмет на себя управление небольшим ядром команды (2 человека) для направления **внешней дистрибуции банковских карт.****Чем предстоит заниматься:**
_Управление и процессы:_
1. Выдвижение гипотез, формирование бэклога и управление командой из 2 DS/ML-инженеров, контроль качества кода и соблюдение сроков релизов.
2. Выстраивание процессов промышленной разработки и CI/CD внутри команды, внедрение best practices MLOps.
3. Координация взаимодействия между командой DS, командами внедрения (бэкенд/инфраструктура) и бизнес-заказчиками (продуктовые менеджеры).
4. Участие в архитектурных митингах, защита технических решений перед руководителем Блока.
_Экспертиза и разработка:_
1. Полный цикл ведения ML-проектов и AI-агентов для **задач Last Mile** (оптимизация точек присутствия, маршрутизация, предиктивная аналитика спроса на карты, оценка довозимости) — от бизнес-постановки до A/B-тестирования и оценки финансового эффекта.
2. Разработка и доведение до production-эксплуатации AI-агентов (GenAI) и ML моделей для взаимодействия с клиентами в каналах дистрибуции.
3. Проектирование и ревью кода ML-моделей и ключевых алгоритмов.
4. Личное участие в написании наиболее сложных, критически важных компонентов кода (Python) и проведение код-ревью.
**Ключевой стек:**
· **Classic ML:** Модели прогнозирования для внешней дистрибуции, оптимизация логистики, выбора канала вручения карты, оценка довозимости.
· **AI Agents:** Создание агентских систем на базе LLM для автоматизации процесов и улучшения клиентского опыта на этапе доставки и активации.**От кандидата ожидаем:**
_Хард-скиллы:_
1. Глубокие компетенции: **Python** (пром-код), **ML, Statistics**, **LLM/Agents** (обязательно), **MLOps** (Docker, CI/CD, мониторинг), базовое понимание **DE** (работа с большими данными).
2. Опыт промышленной разработки на Python от **4-х лет** (из которых минимум 1 год в роли Tech Lead или архитектора).
3. Опыт работы с GPT-like моделями (инженерия промптов, создание агентов, работа с векторными БД, интеграция API).
4. Понимание принципов A/B-тестирования и методов оценки uplift/финансового эффекта от внедрения моделей.
5. Умение писать чистый, масштабируемый и пром-ready код (понимание SOLID, паттернов проектирования).
_Софт-скиллы:_
1. Развитые коммуникативные навыки для работы с нетехническими заказчиками — умеете переводить бизнес-задачи на язык метрик ML и объяснять результаты модели понятным для бизнеса языком.
2. Опыт менторства, готовность развивать младших коллег и нести ответственность за результат команды.* График 5/2, офис на м. Кутузовская;
* Режим работы - офис;
* Достойный уровень вознаграждения (оклад + годовая премия);
* Возможность возглавить AI-направление и влиять на цифровую трансформацию банка;
* Широкие возможности для профессионального развития: корпоративный университет и множество онлайн-программ обучения. Корпоративное обучение за счёт компании;
* Бесплатная подписка СберПрайм+, многочисленные скидки и бонусы от партнёров: СберМаркет, МегаМаркет, Самокат, Еаптека и др.