П

Chief Data Officer / Директор по данным

Мы ищем Директора по данным в Дирекцию развития цифровой среды ВГТРК. В управлении дирекции находится платформа Смотрим, сайт информационной службы Вести и множество административных систем по управлению указанными продуктами.

платформа трим · На сервисе с: 15.09.26 14:33

Зарплата не указанаРоссияМоскваОфис

Мы ищем Директора по данным в Дирекцию развития цифровой среды ВГТРК. В управлении дирекции находится платформа Смотрим, сайт информационной службы Вести и множество административных систем по управлению указанными продуктами.

Нам важен человек с фокусом на результат: тот, кто умеет выстраивать структуру работы команды, держать ритм спринтов и релизов, добиваться того, чтобы взятые обязательства выполнялись в срок и в полном объёме.

Это роль для CDO с техническим бэкграундом: важно говорить с разработчиками и DevOps на одном языке, понимать, как устроена мобильная и веб-разработка, релизные циклы и инфраструктура, и при необходимости погружаться в детали.

Чем предстоит заниматься:

1. Управление командой

Руководить отделом из 10 человек (продуктовые, системные, бизнес-аналитики и аналитики данных). Выстраивать процессы взаимодействия внутри команды и со смежными подразделениями.

2. Развитие инфраструктуры данных

Ставить задачи дата-инженерам и архитекторам данных, продолжать развитие собственного счетчика и хранилища данных. Отвечать за качество, доступность и актуальность данных.

3. Продуктовая аналитика и эксперименты

  • Внедрять и развивать культуру принятий решений через проведение A/B.

  • Разрабатывать методологию экспериментов: от формирования гипотез и выбора методологии расчета до интерпретации результатов.

  • Проводить когортный анализ и сегментацию пользователей.

4. Системный анализ и архитектура

  • Контролировать качество системной документации и описания интеграций.

  • Участвовать в проектировании нового функционала, оценивая влияние изменений на текущую архитектуру и смежных систем.

Требования:

  • Глубокое понимание архитектуры современных хранилищ данных (DWH), озер данных (Data Lake) и принципов построения витрин.

  • Практический опыт проектирования ETL/ELT-процессов (Kafka, Airflow). Понимание разницы между слоями: сырые данные (Raw), детальное хранилище (DDS) и витрины (Marts).

  • Знание концепции Master Data Management (MDM), Data Governance, Data Lineage, Data Catalog и Data Quality. Желателен опыт внедрения или администрирования.

  • Знание стека: ClickHouse (OLAP), S3, Kafka (потоки данных), SuperSet, Trisigma (ex EXPF)

  • Владение методами статистического анализа и дизайна экспериментов

  • Владение языками моделирования (UML, BPMN) для описания бизнес-процессов и системных взаимодействий.

  • Знание методологии гибкой разработки (Scrum, Kanban), применение к data-продуктам и ML-пайплайнам.

  • Системное мышление: способны видеть не только локальную задачу, но и ее влияние на смежные процессы, интеграции и общую архитектуру.

  • Продвинутая коммуникация: договариваться со сложными стейкхолдерами, аргументировать свою позицию как бизнесу, так и техническому руководству.

  • Важны энергия и инициатива, ведение команды за собой, настройка и улучшение процессов, стремление к результатам для бизнеса.

Что мы предлагаем:

  • Официальное трудоустройство в аккредитованную ИТ-компанию: полное соблюдение ТК РФ, социальные гарантии и стабильность.

  • График работы 5/2, работа в офисе.

  • Конкурентоспособная заработная плата: обсуждается индивидуально с учётом вашего опыта и профессиональных навыков.

  • Профессиональное развитие: участие в профильных конференциях и семинарах.

  • ДМС: расширенная программа медицинского страхования, включающая стоматологию.

  • Интересные задачи: работа со сложными высоконагруженными продуктами, которыми ежедневно пользуются миллионы людей.

Похожие вакансии Chief Data Officer

Сайты компаний
до 700k ₽РоссияМоскваОфис

Наша команда (70+ человек) создает технологический фундамент для внедрения GenAI в экосистему банка.

Мы разрабатываем RAG-платформу, фреймворк исполнения агентов и системы обработки неструктурированного контента (документы, коммуникации). Наши сервисы оборачивают базовые LLM в готовые интерфейсы, позволяя бизнесу быстро создавать собственных агентов и GenAI-приложения.

Мы обеспечиваем полный цикл разработки (E2E)

Мы в поиске играющего тренера - руководителя направления анализа и подготовки данных для AI. Команда 5 человек

  • создавать и оптимизировать подходы к оценке качества моделей и AI-пайплайнов (RAG, LLM, OCR)

  • построение online/offline метрик качества, написание методологий оценки для мониторинга качества и регрессионного тестирования

  • проводить эксперименты, проверять гипотезы по улучшению текущих AI-решений

  • выявлять уязвимости в качестве в AI-пайплайнах и оперативно предлагать решения для устранения проблем в production (проводить A/B-тестирования)

  • отвечать за качество данных и методологию их подготовки для AI/ML-проектов

  • поддержка и оптимизация полного цикла работы с данными: сбор, хранение датасетов, разметка, авто-разметка (LLM-as-a-judge), валидация

  • автоматизация data-циклов: сбор данных, разметка, подсчет метрик, оценка качества

  • совместно с ML-инженерами определять требования к моделям и к данным (состав, объем и качество датасетов)

  • руководить командой Data-аналитиков, Data-менеджеров, разметчиков

  • говорить на одном языке с «бизнесом» и ML-инженерами: сбор и анализ бизнес-требований, понимание применимости и ограничений AI.

  • любить data-driven подход)

  • кросс-функциональное уметь разговаривать с DS и разработчиками

  • python, SQL, уверенный vibe-coding

  • понимание процесса деплоя моделей

  • понимание работы LLM и знание понятий типа RAG, fine tuning, skills/tools, Data Governance

  • знание подходов по оценке качества LLM, RAG

  • знание матстата

  • jira, agile итд

  • soft skills (уверенный problem-solving)

  • системное мышление

Будет плюсом:

  • опыт построения процессов по оценке качества GenAI

  • опыт работы с данными для LLM и AI-агентов

  • опыт управления разметчиками

  • опыт создания пайплайнов data lifecycle

  • знакомство с LabelStudio, Toloka

  • опыт работы с качеством разметки (consistency, honeypots, golden dataset)

  • комфортный современный офис - м. Кутузовская

  • гибридный формат работы

  • ежегодный пересмотр зарплаты, годовой бонус

  • корпоративный спортзал и зоны отдыха

  • более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития

  • расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа

  • гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ

  • подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких

  • вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера

  • корпоративная пенсионная программа.

hh.ru
находка

Руководитель направления Аналитики

находкаНа сервисе с: 22.09.26 16:56
Зарплата не указанаРоссияНабережные ЧелныОфис

«Находка» — федеральная сеть дискаунтеров с фокусом на выгодные цены, широкий ассортимент и уважение к покупателям. Мы работаем с любовью к людям.

Сеть активно развивается: 3 - 5 новых магазинов в месяц, это 500+ магазинов и 5000+ сотрудников в 13 регионах. За нашим ростом стоят стабильность и выстроенные процессы.

Мы усиливаем команду и сейчас ищем Руководителя направления Аналитики для работы в крупной, надежной компании.

Мы предлагаем:

✓ Видимый вклад: ваши решения влияют на сотни магазинов

✓ Уважение к времени: график 5/2, с 08:00 до 16:45

✓ Заботу о комфорте: современный офис с зонами отдыха и свежими фруктами, ноутбук и корпоративная связь с первого дня

✓ Корпоративную жизнь на ваш выбор: пробежки, квизы, праздники — вы решаете, во что вовлекаться

✓ Эксклюзивная карта лояльности «Находка» — скидка 5% на все покупки в наших магазинах

Должностные обязанности:

  • Участвовать в стратегическом планировании: разрабатывать финансовые и операционные модели, сценарно прогнозировать выручку, расходы и EBITDA, вести бюджетные и инвестиционные комитеты.
  • Анализировать эффективность бизнеса: проводить факторный анализ отклонений от плана, оценивать ROI инвестиционных проектов, маркетинговых кампаний и операционных изменений с подтверждением фактического эффекта.
  • Растить доходность через эксперименты: формулировать бизнес-гипотезы, организовывать пилоты и A/B-тесты, масштабировать успешные практики на всю розничную сеть.
  • Развивать DWH и BI-системы: переходить от разрозненных витрин к единому источнику правды, создавать дашборды и автоматизированные отчёты для всех уровней управления.
  • Внедрять системный Data Governance: управлять качеством данных, мастер-данными и метаданными в масштабах всей розничной сети, обеспечивать единые методологии анализа.
  • Двигать Predictive & AI-направление: переводить аналитику от описательной к предиктивной — внедрять ML-модели для прогнозирования спроса, LTV, динамического ценообразования и других бизнес-задач.
  • Развивать существующую команду: менторство, выстраивание системы грейдов и карьерных треков, удержание ключевых талантов, проведение Performance Review.
  • Оптимизировать процессы и роадмап: аудит текущих процессов, приоритизация аналитических инициатив в связке со стратегическими целями компании, внедрение best practices
  • Формировать Data-культуру в компании: развивать self-service аналитику, обучать бизнес-заказчиков, внедрять регламентированный ритм принятия решений на основе данных.

Наши ожидания:

  • Продвинутый Excel: Сводные таблицы и сводные диаграммы, Power Query, Power Pivot, Консолидация данных из разных источников, Сложные логические формулы, XLOOKUP / VLOOKUP, INDEX + MATCH, SUMIFS / COUNTIFS, IF / IFS / SWITCH, TEXT / DATE / финансовые функции, Динамические массивы и современные функции Excel.
  • Опыт управления зрелой командой аналитиков: опыт развития сотрудников, проведения Performance Review, выстраивания матричной структуры.
  • Опыт масштабирования и трансформации аналитической функции: вывода отдела из роли «сервисного бюро по выгрузкам» в роль стратегического бизнес-партнера.
  • Лидерские и организационные навыки, умение «продавать» сложные аналитические решения топ-менеджменту и Совету Директоров.
  • Аналитическое и системное мышление, умение видеть «большую картину» розничного бизнеса.
  • Будет преимуществом:
  • Успешные кейсы внедрения ML/AI-моделей в реальные бизнес-процессы ритейла.
  • Опыт оптимизации стоимости владения (TCO) BI-инфраструктуры и DWH.
  • Опыт проведения внутреннего аудита аналитических процессов и их последующей пересборки.

!!Рассматриваем кандидатов, готовых к 100% офисному формату работы!!

Если вы внимательно прочитали описание до конца, начните сопроводительное письмо с фразы "Готов к офису"

Соц.сети
S

Chief Data Officer / CDO

solvaНа сервисе с: 22.09.26 16:23
Зарплата не указанаКазахстанАлматыОфис

ВАКАНСИЯ: Chief Data Officer / CDO
📍 Алматы | Solva
💼 Преимущественно офисный формат
Роль для человека, который умеет не рассказывать про Data Strategy, а строить data-функцию своими руками и показывать её эффект в деньгах.
Здесь нужен сильный CDO с банковским или финтех-бэкграундом, который понимает экономику кредитного продукта, умеет запускать ML в промышленную эксплуатацию и готов создать Data & AI-функцию практически с нуля.
⚙️ Ключевая задача:
Построить полноценную Data & AI-функцию и превратить данные в реальный инструмент роста и эффективности бизнеса.
📊 Задачи:
— Сформировать Data & AI-функцию практически с нуля.
— Определить архитектуру и приоритеты развития data-направления.
— Выстроить аналитический контур.
— Запустить и развивать Data Governance.
— Внедрять ML-модели в промышленную эксплуатацию.
— Связать data-инициативы с экономикой кредитного продукта.
— Работать в регулируемой среде.
— Показывать измеримый бизнес-эффект от data-решений.
— Взаимодействовать напрямую с первым лицом компании.
— Лично включаться в реализацию, а не только управлять командой.
Это роль для человека, которому интересно не прийти в готовую систему, а создать её и увидеть прямой результат своих решений в бизнесе.
🧠 Требования:
— Опыт построения или серьёзной трансформации data-функции.
— Релевантный опыт в банке, финтехе, BNPL или необанке.
— Понимание экономики кредитных продуктов.
— Практический опыт вывода ML-моделей в production.
— Опыт построения Data Governance.
— Опыт развития аналитической функции.
— Умение работать в регулируемой среде.
— Готовность совмещать стратегическую роль с практической реализацией.
📩 Контакты:
••••••••

HireSeeker собирает вакансии со всех площадок и присылает только релевантные. Бесплатно.