Chief Data Officer / CDO

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.

«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"

Департамент данных – технологическое ядро аналитической работы Народного фронта: он превращает обращения граждан, региональную статистику, социологию и открытые государственные данные в продукты, которые ложатся в основу докладов руководству страны и контроля за национальными проектами и поручениями главы государства. Это работа высокой ответственности и масштаба, охватывающая несколько направлений одновременно – от индикаторов по социально-экономической повестке до LLM-инструментов, региональной аналитики и факт-чекинга. Эти направления требуют единого управленческого центра, который свяжет команду дата-инженеров и аналитиков и ML/NLP-специалистов, расставит приоритеты и обеспечит качество результата.

Обязанности:

• организация работы Департамента: постановка задач команде (дата-инженеры, дата-аналитики), контроль над сроками, распределение нагрузки;
• техническое лидерство: участие в проектировании архитектуры ML/NLP-решений, ревью подходов, поддержка команды в сложных задачах.
• определение приоритетов: какие данные собирать в первую очередь, какие задачи аналитики решать, какие отчёты готовить;
• взаимодействие со смежными подразделениями: сбор запросов от заказчиков, перевод их в конкретные задачи для команды;
• контроль над качеством данных и соблюдение требований к их хранению и защите;
• подготовка отчётности для руководства: результаты работы Департамента, ключевые выводы, предложения по развитию;
• развитие команды: участие в подборе сотрудников, наставничество, оценка результатов.

Требования:

• 4+ лет опыта в NLP/DS из них 2+ лет — в роли руководителя / техлида команды;
• проектировали системы с использованием LLM от идеи до деплоя (обязательно);
• умеют декомпозировать сложные задачи и выстраивать процессы в команде (обязательно);
• высшее образование, преимущественно техническое или математическое
• понимание жизненного цикла ML-моделей и задач команды: классификация, кластеризация, NER, суммаризация, RAG, LLM-ассистенты — достаточное, чтобы декомпозировать задачи и оценивать качество решений по существу;
• Python (команда работает на Python: FastAPI, pandas, transformers);
• понимание принципов работы с базами данных и хранилищами;
• SQL на среднем уровне и выше;
• понимание платформы на уровне архитектурных решений: RAG-стек (embeddings, retrieval), Vector DB, деплой моделей (Docker), Data Lake / DWH, BI;
• опыт постановки задач аналитикам и инженерам, контроль над их выполнением;
• умение формулировать выводы на основе данных и доносить их до неспециалистов;
• ответственность, организованность, готовность погружаться в содержательную часть задач.

Условия:

• полный рабочий день, 5/2, офисный формат, график работы с 10:00 до 19:00;
• оформление по ТК РФ;
• полный пакет ДМС после года работы;
• бесплатный транспорт от метро «Киевская» до офиса и обратно;
• бесплатная охраняемая парковка;
• бесплатная поддержка корпоративного психолога.