Chief Data Officer — свежие вакансии

Chief Data Scientist — ведущий научный эксперт AI-департамента, отвечающий за методологическую состоятельность и техническое качество всех решений на основе данных и моделей машинного обучения. Это не управленец в классическом понимании: это человек, который определяет, как правильно решать задачу технически, задаёт научные стандарты для команды и лично участвует в разработке наиболее сложных решений. Он работает на стыке исследований и промышленного применения — именно этот баланс является ключевым требованием к кандидату.
Роль предполагает тесное взаимодействие с руководителем центра R&D, директором по продукту и командами AI-инженеров. Chief Data Scientist не дублирует функции руководителя R&D-центра — он является его научным партнёром и главным арбитром в вопросах методологии и качества моделей.

Чем предстоит заниматься:

• Осуществлять научное руководство и управлять методологией: определять подходы к решению задач машинного обучения внутри компании; устанавливать методологические стандарты — от постановки задачи до оценки результата; нести ответственность за научную корректность принимаемых решений;
• Разрабатывать и внедрять сложные модели: лично участвовать в создании ключевых моделей — рекомендательных систем, моделей оценки рисков, персонализации клиентского опыта, предиктивной аналитики по брокерским данным; писать код и проводить эксперименты самостоятельно;
• Оценивать и выбирать подходы: анализировать применимость различных архитектур и методов — больших языковых моделей, классического машинного обучения, статистических методов — к конкретным задачам брокерской деятельности; осуществлять обоснованный выбор между ними;
• Стандартизировать качество моделей: разрабатывать внутренние критерии оценки качества моделей; проводить и методологически руководить оценкой существующих и новых решений перед их выводом в эксплуатацию; принимать участие в построении систем мониторинга деградации моделей;
• Работать с данными: формировать требования к данным для обучения и оценки моделей; взаимодействовать с командами данных по вопросам качества, разметки, хранения и доступа; выявлять и устранять системные проблемы с данными, влияющие на качество решений;
• Развивать научный уровень команды: курировать специалистов по данным и машинному обучению; проводить внутренние технические обзоры и разбор решений; формировать культуру воспроизводимых экспериментов и обоснованных технических решений;
• Представлять научную позицию: участвовать в обсуждениях с руководством и бизнесом в роли главного технического эксперта по вопросам моделей и данных; объяснять технические ограничения и возможности на языке бизнес-эффекта.

Наши ожидания:

• 7+ лет в области науки о данных или разработки моделей, из них 2+ года в роли ведущего специалиста или технического руководителя;
• Глубокая техническая экспертиза в машинном обучении: уверенное владение современными архитектурами (трансформеры, градиентный бустинг, рекомендательные системы), методами оценки моделей, статистическими подходами;
• Практический опыт работы с большими языковыми моделями: тонкая настройка, построение систем на основе баз знаний, оценка качества генерации, снижение галлюцинаций;
• Уверенное владение Python и ключевыми библиотеками для работы с данными и моделями (PyTorch, scikit-learn, pandas и аналоги);
• Опыт вывода моделей в промышленную эксплуатацию: понимание полного цикла от исследования до работающего решения;
• Опыт работы с финансовыми или временными рядами данных будет значительным преимуществом.

Будет плюсом:

• Публикации, выступления на профессиональных конференциях или значимые открытые проекты;
• Опыт в задачах финансового домена: оценка рисков, обнаружение аномалий, персонализация инвестиционных рекомендаций, анализ клиентского поведения;
• Опыт построения систем оценки качества языковых моделей (автоматические метрики, оценка с помощью модели-судьи);
• Знакомство с требованиями к объяснимости и аудируемости моделей в регулируемой отрасли.

Мы предлагаем:

• Удаленный или гибридный формат работы;
• График работы 5/2 с 9:30 до 18:00 по Москве;
• Работу в компании — лидере инвестиционного рынка;
• Современный стек технологий, амбициозные проекты;
• Возможность карьерного роста (сессии продвижения для результативных сотрудников);
• Расширенную программу ДМС с первой недели работы (стоматология, страхование жизни, страхование выезжающих за рубеж, психолог, телемедицина, возможность подключить родственников к программе ДМС по корпоративным тарифам);
• Скидки на фитнес-клубы (WorldClass, Х-Fit и др.), спортивные сообщества (бег, футбол, волейбол, хоккей, баскетбол). А еще у нас есть клуб любителей настольных игр;
• Тренинги, программу «БКС Среда» — цикл мероприятий с внешними и внутренними спикерами по ключевым темам в экономике, бизнесе, финансах, технологиях и искусстве;
• Насыщенную корпоративную жизнь офлайн: Новый год, день рождения компании, тимбилдинги, совместные выезды по интересам;
• Мероприятия для детей сотрудников (новогодние елки, День защиты детей, подарки на 1 сентября и Новый год);
• Льготные условия банковского обслуживания, корпоративные скидки BestBenefits (на услуги туристических агентств, обучение, продукты питания, в ресторанах и барах, в магазинах и салонах красоты и т.д.).

Руководитель группы обработки данных

Аналитический центр НАФИ приглашает в команду руководителя группы обработки данных.

Мы — один из лидеров российского рынка исследований, входим в топ-3 самых цитируемых аналитических агентств, являемся сертифицированным членом ESOMAR и ОИРОМ. С 2006 года реализуем исследовательские проекты федерального масштаба для крупнейших компаний и государственных организаций.

Сейчас мы ищем руководителя, который возглавит направление обработки данных, будет развивать команду, совершенствовать процессы и обеспечивать высокое качество данных на всех этапах исследовательских проектов.

Ваши будущие задачи

• Организация и управление работой группы обработки данных.
• Планирование и распределение нагрузки между сотрудниками команды.
• Контроль сроков и качества выполнения работ по исследовательским проектам.
• Участие в реализации исследовательских проектов, включая программирование инструментария, обработку и анализ данных.
• Методологическое сопровождение проектов на этапах программирования, сбора, обработки и подготовки данных.
• Проверка инструментария, реализация электронного макета и программирование анкет на платформах SurveyStudio и других программных решениях.
• Настройка квотных параметров исследований и взаимодействие с полевым отделом в ходе реализации проектов.
• Работа с базами данных исследований: контроль качества данных, чистка массивов, подготовка линейных и кросс-распределений.
• Проведение статистической обработки данных: взвешивание, построение кросс-таблиц, расчет статистической значимости и другие виды анализа.
• Развитие и автоматизация процессов обработки данных, внедрение новых инструментов и технологий.
• Разработка и совершенствование стандартов, регламентов и методик работы группы.
• Взаимодействие с исследовательскими, аналитическими и техническими подразделениями компании.
• Наставничество, обучение и развитие сотрудников отдела.

Мы ожидаем

• Высшее образование (предпочтительно: статистика, математика, информатика, социология или смежные направления).
• Опыт работы в области обработки данных исследовательских проектов не менее 5 лет.
• Уверенное владение SPSS на уровне синтаксиса и/или Python/R.
• Продвинутый уровень Excel.
• Опыт работы с конструкторами анкет (SurveyStudio и другие)
• Знание JavaScript, CSS, HTML будет преимуществом.
• Опыт применения статистических методов анализа данных.
• Опыт организации процессов контроля качества данных.
• Опыт автоматизации процессов обработки данных и внедрения ИИ-инструментов будет преимуществом.

Для нас важно

• Системное мышление и умение видеть процесс целиком.
• Лидерские качества и готовность принимать решения.
• Способность выстраивать эффективное взаимодействие между подразделениями.
• Ориентация на качество результата и развитие команды.
• Инициативность и стремление улучшать существующие процессы.

Мы предлагаем возможность влиять на развитие одного из ключевых исследовательских процессов компании, работать с масштабными проектами и сильной профессиональной командой.

Мы ищем руководителя, который поможет вывести управление данными на новый уровень зрелости.

У нас уже есть база: команда, рабочие процессы в команде данных (Data Office), внедрены инструменты с открытым кодом.

Следующий шаг — собрать это в единый работающий контур с бизнесом и ИТ, сделать процессы прозрачнее, дешевле и устойчивее, а данные — управляемыми в масштабе всей компании.

Это не роль «администратора справочников».

Это роль человека, который сможет совместить методологию и создание нормативных документов, доставку ценности (delivery), автоматизацию и кросс-функциональное лидерство.

Чем предстоит заниматься:

• руководить командой из 5 человек с операционным контуром поддержки НСИ;
• развивать процессы управления данными так, чтобы они были рабочими, понятными и масштабируемыми;
• развивать внутренние продукты управления данными и стыки между ними как владелец продуктов (реестр отчетов (кастомная разработка), система заказа доступа к отчетам (над OpenIdentity IDM), каталог данных и глоссарий (OpenMetaData), фреймворк мониторинга качества данных (над GreatExpectations), каталог товаров (кастомная разработка), справочники (над NocoDB), ИИ чат бот – помощник по наименованиями (naming convention, кастомная разработка) и др.)
• собирать вокруг себя бизнес, аналитиков, архитектуру, инженеров данных, разработчиков хранилища данных (DWH) и информационной безопасности ИБ для внедрения единых правил;
• формировать стандарты, политики и регламенты и доводить их до внедрения в реальной практике;
• развивать каталог данных, бизнес-глоссарий и слой метаданных как рабочие инструменты, а не формальные артефакты;
• усиливать инструментарий команды и снижать стоимость процессов за счёт автоматизации;
• развивать культуру работы с данными через обучение, демо, систему управления знаниями (Wiki) и понятные практики.

Ваш опыт, навыки и личные качества:

• от 3 лет опыта в data / analytics / data governance / metadata / MDM или смежных направлениях;
• опыт руководства командой или устойчивого кросс-функционального лидерства;
• практический опыт в Data Governance и понимание DMBoK;
• опыт работы с каталогом данных, бизнес-глоссарием, метаданными;
• опыт описания и внедрения стандартов, политик, ролей и процессов;
• опыт change management: умение договариваться, фасилитировать и проводить изменения через бизнес и ИТ;
• готовность быть играющим тренером, а не только управленцем;
• опыт работы с OpenMetadata будет сильным плюсом;
• понимание, как использовать автоматизацию, скрипты, ИИ и современные инструменты, чтобы делать больше без увеличения команды и бюджета.

Как мы работаем:

• Гибридный график работы пн-пт 10:00 – 18:30;
• Корпоративная программа лояльности, скидки на товары и услуги партнёров;
• Сильная команда специалистов по разным направлениям;
• Официальное трудоустройство в штат аккредитованной IT компании по ТК РФ.

Спасибо за отклик! Если ваше резюме соответствует вакансии, мы свяжемся с вами в ближайшее время.

Мы — команда аналитики ГигаЧат. Отвечаем за то, чтобы продуктовые и бизнес-решения принимались на данных: метрики, эксперименты, аналитика пользовательского поведения, качество данных и инструменты, которые помогают командам быстрее находить ответы.

• - Управление командой 20 человек: найм, 1-1, мотивация, развитие сотрудников и менторинг своих "минус один";

• - Постановка задач, операционное ревью, планирование и приоритизация работы команды;

• - Развитие продуктовой и бизнес-аналитики GigaChat в B2C: метрики, дашборды, регулярная и ad-hoc аналитика;

• - Дизайн и анализ экспериментов (A/B-тесты), оценка эффекта продуктовых изменений;

• - Построение и поддержка self-service аналитики и инструментов, снимающих рутину с продуктовых и бизнес-команд;

• - Обеспечение качества, доступности и достоверности данных, на которых строятся решения;

• - Трансляция результатов аналитики стейкхолдерам и влияние на продуктовую стратегию.

• - Опыт управления командой аналитиков от 5 человек от 3 лет (найм, целеполагание, управление конфликтами, планирование, операционка);

• - AI-native подход к решению задач: использование LLM и AI-инструментов в ежедневной работе — для анализа, автоматизации рутины, ускорения команды;

• - Опыт работы с BI-инструментами и построением дашбордов (Grafana, Superset, Tableau, Metabase или аналоги);

• - Опыт дизайна и анализа A/B-экспериментов, понимание статистики и продуктовых метрик;

• - Понимание устройства дата-инфраструктуры и пайплайнов: Airflow, Spark (PySpark), хранилища данных;

• - Опыт выстраивания аналитических процессов в команде и self-service подходов.

• Будет плюсом:

• - Опыт управления проектами и знания в области проектного управления;

• - Опыт ведения переговоров и работы со стейкхолдерами;

• - Опыт работы с LLM-продуктами или в области GenAI.

• комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская

• ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия

• корпоративный спортзал и зоны отдыха

• система обучения для профессионального и карьерного развития

• расширенный полис ДМС с первого дня работы и страхование для семьи

• льготная программа ипотеки для сотрудников

• бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров

• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Банк России рассматривает кандидатов на текущие и будущие вакансии в Департамент данных, проектов и процессов. Мы обеспечиваем управление данными в Банке России, сбор и обработку отчетности и иных данных, получаемых Банком России от организаций и физических лиц, обеспечиваем электронное взаимодействие участников информационного обмена с Банком России, управляем проектами и продуктовыми командами в Банке России.

Задачи:

Развитие архитектуры данных (≈30% времени):

• разработка и актуализация целевой архитектуры данных и моделей управления данными
• обеспечение архитектурного соответствия требованиям Федерального законодательства и иных нормативных актов
• проектирование и стандартизация метаданных и системы классификации данных.
• определение подходов к развитию мастерданных и централизованных НСИ
• внедрение и контроль архитектурных принципов, политик и решений.

Задачи организации и управления данными (≈45% времени):

• аудит текущей архитектуры данных (наборы данных, потоки данных, пользователи и владельцы данных, ИТ ландшафт)
• поиск «зон роста» и «узких» мест в процессах и потоках данных и путей их оптимизации
• взаимодействие с ключевыми стейкхолдерами: департаменты-владельцы данных, ИТ, ИБ
• подготовка материалов и заключений для комитета по управлению данными, в т.ч. согласование потребности в отсутствующих данных
• обоснование/защита принятых архитектурных решений на комитетах и перед заказчиком
• актуализация документации информационного ландшафта
• согласование функциональных и нефункциональных требований и приоритетов работ
• оценка влияния планируемых изменений на жизненный цикл данных
• организация процессов оптимизации состава объектов данных и объемов хранимой информации

Разработка решений автоматизации (≈25% времени):

• развитие дашбордов по данным на основе метаданных Каталога данных, матрицы доступа, статистики использования данных и проверок качества данных
• автоматизация подготовки данных для дашбордов по данным с использованием Hadoop, Hive/Impala, Clickhouse, Spark (PySpark), Python, Airflow, Apache Superset

Будет плюсом:

• глубокая настройка и кастомизация визуализаций, создание нестандартных визуализаций Apache Superset
• автоматизация обработки нормативных документов, требований и стандартов с использованием LLM/RAG в целях формирования автоматических описаний данных и бизнес-глоссария, а также проверки входящих требований на предмет выявления несоответствия архитектурным принципам.

• высшее образование в области компьютерных наук, прикладной математики, информационных систем или финансов;

• понимание процессов и продуктов участников финансового рынка;

• опыт разработки архитектурных концепций, проектных решений и другой технической документации;

• опыт формирование бизнес- и функциональных требований;

• глубокое знание методологий и фреймворков (TOGAF, DAMA DMBOK, Zachman, Data Vault 2.0, Inmon, Kimball, Data Mesh);

• опыт проектирования и реализации хранилищ данных, озёр данных, ETL/ELT-процессов, понимание процессов Real-time data streaming (Kafka);

• понимание принципов информационной безопасности и регуляторных требований;

• владение нотациями BPMN, ArchiMate, UML, C4 для визуализации архитектурных решений,

  свободное владение SQL, понимание NoSQL, знание современных СУБД (PostgreSQL, Greenplum, ClickHouse и/или импортозамещенных аналогов);

• уверенное владение Python, знание библиотек для анализа данных и обработки данных

  методами ИИ;

• уверенные знания Spark (PySpark);

• опыт работы с BI-платформами, в частности Apache Superset (или аналоги: Power BI, Tableau). Умение вести переговорный процесс с внутренними заказчиками, включая умение находить и обосновывать эффективные решения учитывающие интересы участников процесса;

• навыки подготовки презентаций.

Будет плюсом:

• опыт работы с Airflow, Clickhouse;
• практические знания веб-технологий: HTML, CSS, JavaScript, шаблонизаторы (Handlebars, Jinja2);
• опыт интеграции ИИ/ML-моделей в бизнес-процессы;
• сертификации в области архитектуры или управления данными (TOGAF, CDMP и др.);
• знание принципов работы API (REST, SOAP);
• понимание принципов безопасности (SSL/mTLS, OAuth2.0, JWT);
• наличие сертификации в области архитектуры или управления данными (TOGAF, CDMP и др.);
• уверенное владение инструментами: Atlassian Jira&Confluence, программами офисного пакета (MS Word, MS Excel, MS Project, MS PowerPoint);
• системное и аналитическое мышление: способность видеть картину в целом, декомпозировать сложные задачи и проектировать изящные, автоматизируемые решения;
• коммуникабельность и лидерство: умение ясно доносить сложные технические концепции до разной аудитории, аргументированно отстаивать архитектурные решения и подходы к автоматизации;
• стрессоустойчивость: способность при необходимости работать под нагрузкой, готовность работать в режиме многозадачности;
• готовность и интерес к постоянному изучению новых трендов и технологий;
• проактивность и ориентация на результат;
• высокий уровень ответственности и самоорганизации;
• опыт проектного взаимодействия или управления задачами.

• получение уникального опыта в мегарегуляторе;
• возможности профессионального и карьерного развития;
• привлекательная система мотивации;
• широкий социальный пакет;
• корпоративное обучение;
• удобное расположение офиса.

Мы — Группа компаний Peleton. Мы находимся на этапе активного масштабирования и перехода к data-driven управлению. Данные разрознены, аналитика — в Excel, но мы готовы это менять! Нам нужен не просто аналитик, а архитектор новых подходов.

Кого мы ищем:
Уверенного Middle, который готов взять на себя ответственность за всю аналитику компании. Вы — не просто исполнитель запросов, а архитектор аналитической системы: тот, кто настроит процессы, внедрит инструменты и начнет выдавать бизнесу не цифры ради цифр, а причинно-следственные связи и готовые решения.
Ключевое отличие: Вы будете видеть картину целиком и влиять на бизнес через данные.Опытный пользователь AI-обязательно.

Чем предстоит заниматься:
Блок 1. Создание системы аналитики с нуля

• Аудит текущего состояния — собрать и структурировать все существующие источники данных (CRM, Excel-отчеты, базы).
• Выбор и внедрение профильной системы аналитики — инициировать, обосновать и внедрить BI-систему (Power BI, Tableau, DataLens или аналоги) для централизованной отчетности.
• Построение системы метрик — совместно с бизнесом определить ключевые показатели для всех сегментов бизнеса (продажи, закупки, клиентский сервис, склад).

Блок 2. Причинно-следственный анализ и продуктовые инсайты

• Разбирать причинно-следственные связи — не просто констатировать «продажи упали», а отвечать на вопрос: «Почему? Из-за сезонности, действий конкурентов, сбоя в процессе или падения качества лидов?»
• Формировать тезисы для бизнеса — переводить сложные аналитические выкладки на язык бизнеса: «Если мы сделаем X, то метрика Y вырастет на Z% за счет влияния на сегмент А».
• Сегментный анализ — выявлять, как одни и те же действия влияют на разные группы клиентов / товаров / менеджеров совместно с бизнесом и маркетингом.
• Строить прогнозы и сценарии — «что будет, если…» для оперативного реагирования бизнеса (корректировка закупок, цен, каналов трафика).

Блок 3. Поддержка принятия решений

• Регулярная отчетность для топ-менеджмента — дашборды ключевых метрик с автовыгрузкой.
• Ad-hoc анализ — по запросам CEO, коммерческого директора, руководителя отдела продаж.
• Обучение команды — научить менеджеров базовой работе с дашбордами и интерпретации данных.

Результаты (KPI) за первый год

1. Внедрена единая BI-система, в которой собраны все ключевые метрики компании.
2. 100% регулярных отчетов автоматизировано и доступно в дашбордах.
3. Определены и формализованы не менее 5 устойчивых причинно-следственных связей в бизнесе.
4. Бизнес-команды (продажи, маркетинг, закупки) получают понятные и применимые рекомендации по корректировке действий, основанные на данных.

Мы ждём, что вы:
Hard skills (обязательно):

• BI-инструменты — опыт внедрения или глубокой работы хотя бы с одной системой (Power BI, Tableau, DataLens, FineBI).
• Математическая статистика — доверительные интервалы, проверка гипотез, корреляционный и регрессионный анализ .

Soft skills и бизнес-мышление:

• Системное мышление — видите, как изменение в одном звене (закупка) влияет на другое (скорость продаж).
• Проактивность — не ждёте задачи, сами идёте к бизнесу с вопросом: «А давайте проверим, что будет, если…» .
• Умение рассказывать историю на основе данных — переводите цифры в действия.
• Опыт работы в r2r или продуктовой аналитике от 2 лет.

Будет сильным плюсом:

• Опыт работы в автобизнесе, ритейле, e-com или дилерских сетях.
• Навыки работы с CRM-системами и веб-аналитикой.
• Опыт миграции аналитики из Excel в BI.
• Опыт управления небольшими проектами или мини-командами.

Условия работы:

• График: 5/2, очный / гибридный формат в Москве (3-4 дня в офисе, остальное — удалённо) . Обсуждение гибкого начала дня возможно.
• Офис: 33км или 44км МКАДа на территории Автомолла.
• Оформление: по ТК РФ, полный соцпакет.
• Техника: предоставляется (ноутбук / ПК).

Плюсы работы у нас:

• Зелёный проект — вы создаёте аналитику «с чистого листа». Никакого legacy, никакой рутины поддержки чужого кода.
• Реальное влияние — ваши выводы будут смотреть CEO и менять операционные процессы без лишней бюрократии.
• Бюджет на обучение — курсы, конференции, подписки на профильные ресурсы.
• Карьерный трек — за год-полтора вы сможете вырасти до руководителя аналитического отдела (Head of Analytics).

Спасибо, что дочитали.

Пришлите резюме и ответьте на 2 вопроса в сопроводительном письме:
1. Опишите один случай, когда вы нашли причинно-следственную связь в данных, которую никто до вас не замечал, и бизнес после вашей рекомендации скорректировал свои действия. Какая была метрика и что изменили?
2. Какую BI-систему вы порекомендуете для компании, у которой сейчас хаос в Excel и 3 разнородных CRM? Один абзац — ваш выбор и почему.

#Hiring

#Tashkent

#Uzbekistan

#ITJobs

#TechJobs

#OpenToWork

#JavaJobs

#DataJobs

#DevOps

#FrontendDeveloper

#QAEngineer

🚀 CORE TECHNOLOGY расширяет команду и приглашает специалистов в офис в Ташкенте!

Открытые вакансии:

🔹 DevOps Engineer

🔹 Frontend Developer (Middle)

🔹 Head of Data / CDO

🔹 Java Developer (Middle+)

🔹 Junior Data Engineer

🔹 Junior Data Analyst / Младший аналитик данных

🔹 Data Engineer

🔹 QA Engineer (Senior)

📍 Локация: Ташкент, Узбекистан

❗️ Обязательные требования для всех позиций:

• Работа в офисе (удаленный формат не рассматривается);

• Нахождение на территории Ташкента;

• Обязательное владение русским языком.

Если вы хотите стать частью команды CORE TECHNOLOGY, будем рады познакомиться!

📩 Отправляйте резюме в Telegram:

@mekhrangiz_r

📞 +998 99 030 29 98

🕐 Удобное время для звонков:

Понедельник – Пятница

10:00–17:00

Будем благодарны за репосты и рекомендации! 🤝

#CoreTechnology

#HiringNow

#ITJobsUzbekistan

#TashkentJobs

#DataEngineer

#JavaDeveloper

#DevOpsEngineer

#QAEngineer

#FrontendDeveloper

#CDO

#DataAnalyst