Team Lead MLE / Data Science (Last Mile & Agents)

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.**

• **О нас и команде:**

_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. · **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.

• **Чем предстоит заниматься:**

• **Ключевой стек:**

_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.

• **От кандидата ожидаем:**

• 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.