Директор по искусственному интеллекту и данным

О вакансии:

Мы в поисках руководителя команды аналитики, отвечающего за мониторинг и оценку эффективности AI-решений и AI-агентов. В роли предстоит управлять командой аналитиков, развивать Power BI-отчетность и аналитику, а также проводить ad-hoc и root-cause анализ. Важная часть работы — контроль качества данных и ETL-процессов, подготовка датасетов и взаимодействие с AI, IT/DWH и бизнес-командами.

Что тебе предстоит делать:

• Руководить командой из 3–4 аналитиков/BI-специалистов, развивать команды и контролировать качество результатов;
• Разрабатывать и поддерживать мониторинг эффективности AI-решений и AI-агентов: автоматизация, CSAT, FCR, конверсия и другие ключевые показатели;
• Проведить ad-hoc анализ, выявлять аномалии, отклонения в данных и изменении бизнес-показателей;
• Проводить root-cause analysis при снижении эффективности AI-решений;
• Готовить, контролировать качество и разметку датасетов для обучения и оценки AI-решений;
• Контролировать качество данных и ETL-процессов совместно с IT/DWH, выявлять и устранять проблемы с данными;
• Разрабатывать и поддерживать Power BI-отчетность, стандарты построения витрин данных и аналитики;
• Взаимодействовать с AI-бизнес командами, IT/DWH и внешними AI-партнерами;
• Переводить бизнес-задачи в технические требования к данным;
• Участвовать в развитии Data Governance и совершенствовании аналитических процессов.

Мы ожидаем от тебя:

• Опыт управления или senior-уровень в аналитике/BI, опыт работы со сложными data-проектами;
• Опыт управления командой аналитиков/BI-специалистов;
• Экспертный Power BI: DAX, Power BI Desktop/Service, построение корпоративной отчетности;
• Уверенный SQL и опыт работы с большими объемами данных (Oracle DWH, Hadoop/Impala);
• Python (Pandas, NumPy) для анализа и подготовки данных;
• Опыт работы с PySpark/Spark SQL будет преимуществом;
• Знание принципов data modeling и построения datamart (star/snowflake schema);
• Понимание жизненного цикла AI/ML-решений и принципов работы RAG на уровне подготовки данных и мониторинга результатов;
• Опыт взаимодействия с бизнесом и IT/DWH, сильные навыки stakeholder management;
• Аналитическое мышление и проактивность: способность самостоятельно находить проблемы, точки роста и необходимые для бизнеса исследования;
• Знание Git, JIRA, Confluence.

Присоединившись к нам, ты получишь:

• Стабильный и прозрачный доход: размер заработной платы обсуждается по итогам собеседования + квартальная и годовая премия по результатам эффективности твоей работы.
• График работы - с 9:00 до 18:00, 5/2.
• Работу в крутой команде с возможностью профессионального и карьерного развития.
• Курсы по запросу и поддержка в карьерном развитии: мы поддерживаем рост наших сотрудников через программы внутреннего обучения на корпоративной платформе HCB UpSkill.
• Конструктор льгот OLZHA: кэшбек на здоровье, спорт, путешествия и саморазвитие в рамках утверждённых лимитов.
• Комфортную среду: ультрасовременный и уютный офис HCB HUB. Мы находимся рядом с парком Dostyk: у нас есть летняя терраса, спортивный зал, своя столовая, кофейня с вкусными ценами и десертами, библиотека и зоны отдыха.
• Заботу о здоровье: у нас проходят групповые тренировки, йога-классы и массаж.
• Яркую корпоративную жизнь: мы регулярно проводим мероприятия, конкурсы и квизы, а также ты всегда сможешь найти единомышленников и друзей в клубах по интересам.
• Merch Store — это больше, чем просто мерч: это часть нашей культуры благодарности, в которой сотрудники могут заработать «спасибо», участвуя я жизни банка, и обменять их на брендированные продукты и уникальные активности с топ-менеджментом.
• Приятные скидки и привилегии: для наших сотрудников действуют специальные условия на продукты банка, а также корпоративные скидки до 20% на фитнес-клубы, клиники и в магазинах-партнерах.
• Реферальная программа: получай вознаграждение за рекомендацию друзей и знакомых на открытые вакансии банка.
• Дресс-код в стиле Smart Casual.

Location

London, hybrid format with four days per week in the office and one day remote.

About the company

A global financial analysis platform serving over 100 million users in more than 180 countries, offering charting, market data and publishing tools to traders and investors.

The company runs a worldwide market data portfolio spanning exchanges and data providers, and works with a distributed team of 600+ specialists.

Responsibilities

• Own the global commercial strategy for market data, including sourcing, licensing models and the economics of the portfolio.
• Lead strategic relationships and complex negotiations with exchanges and data providers on pricing, tiers, enterprise agreements, usage models and commitments.
• Define the licensing and contract framework covering display and non-display use, professional and non-professional users, redistribution and derived data, and handle audits, disputes and contractual changes with Legal.
• Build business cases and metrics for sourcing and commercial decisions, and advise senior leadership together with Product, Engineering, Legal and Finance.

Requirements

• Substantial experience in market data from an exchange, data provider, broker, trading platform or investment firm, with a track record of personally leading complex commercial negotiations.
• Deep knowledge of market data licensing, exchange policies, pricing structures and models such as enterprise licensing, redistribution, derived data and audit or true-up mechanisms.
• Strong commercial judgement and the ability to build and defend a credible position with sophisticated counterparties, plus experience managing senior exchange relationships and developing specialist teams.
• Excellent written and spoken English; experience with a global multi-exchange portfolio or market data management platforms such as MDSL, Calero or TRG Screen is a plus.

Начальник отдела/ заместитель начальника отдела качества данных Департамента больших данных и актуарных расчётов

Обязанности:

• Организация, планирование и контроль деятельности отдела, его эффективное взаимодействие с другими подразделениями Фонда.

• Формирование целей, планов и приоритетов деятельности отдела, распределение задач между сотрудниками и контроль их исполнения.

• Координация взаимодействия с функциональными подразделениями, ИТ-службами, разработчиками платформы данных и региональными отделениями СФР.

• Разработка и внедрение политики, стандартов и регламентов управления данными (data governance).

• Участие в развитии каталога данных, бизнес-глоссария, метаданных и механизмов прослеживаемости происхождения данных.

• Формирование требований к метаданным и описанию сквозной прослеживаемости данных (data lineage).

• Формирование модели ответственности владельцев данных, владельцев информационных систем и других участников процессов.

• Участие в процессах управления доступом к данным: классификация, политики, согласование, аудит.

• Разработка и внедрение единой системы управления качеством данных СФР.

• Организация профилирования источников данных и контроля качества при подключении новых информационных систем и витрин.

• Мониторинг охвата и динамики описания таблиц, покрытия DQ-тестами и критичных инцидентов в разрезе подразделений СФР.

• Организация инвентаризации критичных наборов данных и управленческих показателей.

• Согласование контрактов на данные (data contracts) между источниками и потребителями.

• Формирование и ведение единого реестра проблем качества данных.

• Определение и согласование показателей, критериев и пороговых значений качества данных.

• Формирование требований к библиотекам и шаблонам проверок качества данных.

• Организация разработки, внедрения и актуализации автоматизированных правил контроля качества.

• Согласование функциональности и архитектуры решений для управления качеством данных.

• Участие во внедрении, развитии и сопровождении DQ-инструментов.

• Автоматизация управления требованиями, контролями, инцидентами и реакциями.

• Организация классификации, приоритизации, расследования и устранения дефектов, контроль сроков и результатов.

• Определение первопричин системных проблем и подготовка мер по предотвращению их повторного возникновения.

• Подготовка регулярной отчётности о состоянии качества данных, рисках и результатах устранения проблем.

• Подготовка организационных предложений по повышению уровня качества данных.

• Организация процессов управления мастер-данными (MDM) и справочными данными(RDM), в том числе определение регламентов ведения НСИ и формирование единых справочников.

• Разработка шаблонов аналитической документации, определение порядка их заполнения и использования в организации, внедрение лучших практик, разработка внутренних регламентов и методик работы, контроль их соблюдения.

• Подготовка предложений руководству по развитию процессов, инструментов и ресурсному обеспечению.

• Представление результатов работы отдела на совещаниях и коллегиальных органах СФР.

Требования:

• Высшее образование по направлениям: информационные системы и технологии, прикладная информатика, информатика и вычислительная техника, программная инженерия, бизнес-информатика, прикладная математика, анализ данных, статистика, экономика, управление либо иное смежное направление.
• Дополнительное образование в области управления данными, аналитики, управления проектами или информационных технологий будет преимуществом.

• Опыт работы в сфере управления данными, качества данных, аналитики, развития информационных систем или хранилищ данных — желательно не менее 3 лет.

• Опыт руководства подразделением, проектной командой или самостоятельным направлением — желательно не менее 1 года.

• Преимуществом будет опыт построения или развития функций Data Governance и Data Quality в крупной государственной, финансовой, страховой, банковской или иной организации с большим объёмом данных.

• Знание подходов Data Governance, Data Quality, Metadata Management и Master Data Management.

• Способность сформировать и организовать работу функции управления данными в крупной организации.

• Опыт управления командой, выстраивания процессов контроля качества данных, взаимодействия с владельцами данных и информационных систем.

• Умение организовывать профилирование данных, разработку и внедрение правил качества, автоматизированный мониторинг и управление инцидентами.

• Понимание основных характеристик качества данных: полноты, достоверности, актуальности, своевременности, непротиворечивости и уникальности.

• Навыки построения процессов регистрации, классификации, приоритизации, устранения и закрытия проблем качества данных.

• Умение определять критерии критичности дефектов, сроки реакции и эскалации.

• Понимание архитектуры хранилищ и платформ данных, витрин, ETL/ELT-процессов, справочников и интеграционных потоков.

• Навыки разработки регламентов, методик, моделей ответственности, дорожных карт и показателей эффективности.

• Умение организовывать сверку данных и показателей из разных источников, устанавливать причины расхождений и обеспечивать их системное устранение.

• Навыки управления командой, постановки задач, контроля сроков, развития сотрудников и представления результатов руководству.

• Системное и аналитическое мышление, способность определять приоритеты, принимать решения в условиях неполной информации и обеспечивать измеримый результат.

• Знание SQL на уровне, достаточном для постановки задач, проверки аналитических выборок и контроля результатов.

• Опыт работы с каталогами данных OpenMetadata, DataHub, Arenadata Catalog, Юниверс Data governance, RT.DataGovernance или иными инструментами каталогизации и управления метаданными.

• Опыт работы с инструментами управления качеством данных ArenaData Catalog DQF, Плюс7 ФормИТ DQ или аналогичными решениями, а также с фреймворками качества данных Great Expectations, Soda Core и аналогичными.

• Понимание принципов работы BI-систем, баз данных и аналитических платформ.

• Преимуществом будет опыт работы с ClickHouse/ArenadataQuickMarts, Greenplum/ArenadataDB, PostgreSQL, Airflow или аналогичными технологиями.

• Приветствуется опыт работы с Jira, Confluence и системами управления проектами.

• Уверенное владение Microsoft Excel, Word и PowerPoint.

• Лидерские и организационные качества, ответственность за результат, способность выстраивать конструктивное взаимодействие между функциональными и техническими подразделениями.

• Умение аргументированно отстаивать решения и обеспечивать устранение причин проблем, а не только их последствий.

• Способность работать в условиях ограниченных ресурсов и формировать реалистичные приоритеты.

• Готовность погружаться в предметные области социального обеспечения и деятельность СФР.

• Навыки деловой коммуникации, подготовки докладов и выступления перед руководством.

• Знание требований по защите персональных данных, информационной безопасности и созданию государственных информационных систем будет преимуществом.

Условия:

• Работа в крупной государственной организации.
• Увеличенный ежегодный отпуск.
• Возможности профессионального развития, оплата повышения квалификации.
• Корпоративная культура, внутренний корпоративный портал, спорт.
• Столовая с демократичными ценами.