вбц

Chief Data Officer / Директор по данным (FinTech / Банковские гарантии / B2B)

вбц · На сервисе с: 18.08.26 18:34

Зарплата не указанаРоссияМоскваГибрид

Группа компаний «ВБЦ» — российская FinTech-компания, более 10 лет работающая на рынке B2B- и B2G-финансовых услуг. ВБЦ является аккредитованной ИТ-компанией. Ключевое направление бизнеса — банковские гарантии; также компания развивает кредитование и страхование.

В основе бизнеса — взаимодействие с агентской сетью и банками, значительный объём исторических и текущих данных, сложные продуктовые воронки и большой потенциал для роста выручки за счёт аналитики, скоринга и автоматизации решений.

Мы ищем CDO, который возглавит развитие data-направления и будет работать на стыке бизнеса, аналитики и ИТ. Главная миссия роли — находить точки роста и потери, превращать их в data-driven решения и обеспечивать измеримый экономический эффект для компании.

Обязанности:

  • Оценить динамику доли ВБЦ на рынке в 2026 году по сравнению с 2025 годом: определить динамику, выявить причины изменений и предложить план действий.
  • Проводить глубокий анализ рынка и конкурентов: сравнивать продуктовые условия, каналы, агентские механики и факторы, влияющие на выбор платформы.
  • Развивать глубокую агентскую аналитику: сегментацию, когорты, воронки, активность, удержание, приток и отток, доходность, потенциал и качество агентской базы.
  • Выявлять скрытые резервы роста и неочевидные потери в воронках, продуктах, каналах, агентской сети и взаимодействии с банками; переводить выводы в конкретные бизнес-гипотезы.
  • Проектировать, запускать и оценивать краткосрочные и долгосрочные акции, программы лояльности и другие механики роста; выстраивать корректный дизайн экспериментов и оценку эффекта.
  • Анализировать эффект от внедрения ступенчатого агентского вознаграждения при различных условиях и уровнях выполнения планов; предлагать KPI и параметры мотивации, обеспечивающие результат.
  • Оценивать банковские скоринговые модели на исторических данных и потенциал автоматизированной маршрутизации заявок; определять, в какой банк и при каких условиях целесообразно направлять заявку.
  • Создавать и внедрять data-driven модели для управления агентской базой: скоринг, прогноз притока и оттока, next best action, приоритизация и оценка эффекта от «раскачки» конкретного банка.
  • Развивать кросс-продажи между банковскими гарантиями, кредитованием и страхованием на основе клиентских и агентских данных.
  • Помогать автоматизировать управленческий учёт; обеспечивать полноту, чистоту и своевременность данных, единые определения показателей и доверие бизнеса к отчётности.
  • Развивать BI-контур и дашборды для акционеров и руководителей: от единой системы ключевых метрик до инструментов регулярного контроля и поиска отклонений.
  • Формировать портфель data-инициатив, приоритизировать их по ожидаемой ценности, контролировать внедрение и подтверждать фактический экономический эффект после запуска.
  • Внедрять культуру принятия управленческих решений на основе данных; убедительно и простым языком объяснять акционерам и бизнес-команде выводы, ограничения моделей и рекомендуемые действия.
Требования:
  • Опыт в данных и аналитике от 3 лет.
  • Реализованные проекты полного цикла: от постановки бизнес-задачи и подготовки данных до внедрения решения в процесс и подтверждения эффекта в выручке, маржинальности, конверсии, удержании или снижении затрат.
  • Опыт в финтехе, банке, финансовом маркетплейсе или другом цифровом бизнесе со сложными воронками и большим количеством транзакционных данных.
  • Сильная экспертиза в клиентской и коммерческой аналитике, скоринге, прогнозных моделях, сегментации, управлении оттоком, программах лояльности, ценообразовании или кросс-продажах.
  • Понимание методов оценки причинно-следственного и инкрементального эффекта: A/B-тесты, контрольные группы, корректное сравнение до и после запуска.
  • Практическое понимание полного data-контура: источники и витрины данных, DWH, ETL/ELT, BI, качество данных, Data Governance, разработка и промышленная эксплуатация ML-моделей.
  • Уверенное владение SQL и понимание возможностей Python; способность самостоятельно погрузиться в данные, проверить гипотезу и оценить качество аналитического решения.
  • Умение работать с акционерами и топ-менеджерами: переводить бизнес-проблемы в аналитические задачи, защищать приоритеты и объяснять сложные выводы простым языком.
  • Прагматичный подход: умение выбирать достаточную по сложности модель, быстро запускать MVP и одновременно строить устойчивую архитектуру данных там, где это оправдано бизнесом.

Будет преимуществом

  • Опыт в банковских гарантиях, кредитовании, страховании или работе с продуктами по 44-ФЗ и 223-ФЗ.
  • Опыт аналитики агентских, партнёрских или дилерских сетей и построения моделей вознаграждения.
  • Практические кейсы автоматизированной маршрутизации заявок, банковского скоринга и оптимизации взаимодействия с финансовыми организациями.
  • Опыт построения функции управления данными с нуля или существенной трансформации существующей data-функции.
  • Опыт автоматизации управленческого учёта и построения единой системы отчётности для CEO и акционеров.​​​​​​​

Ожидаемый результат роли

  • Объективная диагностика положения ВБЦ на рынке и прозрачное понимание факторов, влияющих на долю, выручку и маржинальность.
  • Единая система достоверных метрик и регулярных дашбордов для акционеров и руководителей.
  • Приоритизированный портфель data-инициатив с понятной методикой расчёта ожидаемого и фактического эффекта.
  • Внедрённые в бизнес-процессы решения по агентской аналитике, маршрутизации заявок, прогнозированию оттока, мотивации и кросс-продажам.
  • Сформированная культура, при которой ключевые управленческие решения принимаются на основе качественных данных и проверяемых гипотез.
Условия:
  • Ключевую роль с прямым влиянием на стратегию, коммерческую модель и финансовый результат компании.
  • Прямое взаимодействие с акционерами и топ-командой, возможность влиять на управленческие решения.
  • Возможность сформировать целевую data-функцию и самостоятельно определить приоритеты её развития.
  • Работу с реальными бизнес-задачами, историческими данными и широкой экосистемой банков, агентов и финансовых продуктов.
  • Официальное оформление в аккредитованной ИТ-компании; условия и формат работы обсуждаются индивидуально.

Похожие вакансии Chief Data Officer

Сайты компаний
сбер

Vision Pretain Data Lead (VLM, GigaChat Vision)

сберНа сервисе с: 14.06.26 16:51↑ Вакансия с автоподнятием
от 500k ₽РоссияМоскваОфис

Pretrain - является самым масштабным и затратным этапом обучения VLM.

На нем закладывается огромный фундамент возможностей модели, который позволяет в дальнейшем ей быть полезной пользователю и решать задачи CV. Нам требуется эксперт, который понимает какие данные двигают качество, весь скоуп задач компьютерного зрения и подходы к их решению, будет собирать процессы вокруг обогащения претрейна самыми качественными и необходимыми данными для множества доменов, оценивать качество и сложность датасетов, создавать полезные дашборды, заботиться о воспроизводимости. Нужен хороший организатор дата-команды и дата-пайплайнов с сильными техническими навыками.

Первый этап отбора на эту вакансию – общение с AI-рекрутером. После отклика вам на почту и в чат на платформе HeadHunter придет приглашение пройти первичное интервью с ГигаРекрутером в Telegram. Диалог займёт примерно 10 минут. Его задача — уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры. ГигаРекрутер только начинает свой путь, поэтому просим относиться с пониманием. Ваш опыт и участие помогут сделать его удобным и полезным!

  • строить data engine для pretrain и stage 1.5;

  • отвечать за sourcing, curation, dedup, filtering, balancing и mixture design;

  • выявлять слабые места в данных, влияющие на качество модели, составлять план по улучшению и реализовывать план в срок;

  • управлять качеством данных и воспроизводимостью;

  • организовывать статистику, срезы и мониторинг по данным;

  • работать с training/eval командами;

  • приоритизировать ручную и полуавтоматическую обработку там, где это эффективнее полной автоматизации;

  • нанимать и вести дата-инженеров.

  • опыт работы в production команде (сборка окружения, выкатка моделей как оффлайн, так и онлайн, большие нагрузки как преимущество);

  • понимание, как данные влияют на качество VLM;

  • опыт построения дата пайплайнов и data quality процессов;

  • умение ставить задачи дата-инженерам, девопсам/ML-опсам, ML разработчикам;

  • умение приоритизировать задачи, распределять имеющиеся ресурсы;

  • крупнейшее DS&AI community — более 600 DS-специалистов банка

  • дайджест о самых последних разработках в области DS&AI и отчеты с крупнейших конференций мира

  • возможность быть соавтором НИРов и статей для международных конференций

  • возможность выбрать удобный формат работы: гибрид или офис

  • ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия

  • 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

  • ипотека выгоднее до 7% для каждого сотрудника

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

  • вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Эта вакансия также есть на:Getmatch
hh.ru
лемана про. гипермаркеты

Бизнес-дата-партнер

лемана про. гипермаркетыНа сервисе с: 15.07.26 20:34↑ Вакансия с автоподнятием
Зарплата не указанаРоссияМоскваОфис

Задача роли создавать конкурентные преимущества компании через data-driven стратегии, управление сквозной аналитикой и внедрение ML-решений, которые усиливают ключевые цепочки ценности бизнеса и напрямую влияют на прибыль и операционную эффективность.

Обязанности:

  • Развивать и поддерживать совместно с лидерами направлений стратегию работы с данными, согласованную с бизнес-целями
  • Анализировать бизнес-процессы для поиска точек оптимизации, предлагать инициативы с учетом анализа рисков, потенциальных затрат и рассчитанного эффекта от их внедрения
  • Выстраивать прозрачные процессы взаимодействия с лидерами вертикалей\горизонталей и помогать принимать решения на основе данных, прогнозов и сценарного моделирования
  • Развивать культуру принятия бизнес-решений на основе данных
  • Обеспечивать доступность и актуальность данных, осуществлять расчет экономики внедрения аналитических решений и ML- продуктов, включая оценку рентабельности (ROI) продукта
  • Контролировать достижение KPI и других ключевых показателей эффективности операционных бизнес процессов, усиленных дата решениями и влияющих на усиление метрик бизнес процесса (САС, LTV, Retention Rate)
  • Осуществлять презентацию и защиту предложений по внедрению дата продуктов и ИИ-технологий перед руководством
  • Формировать бэклог аналитических исследований и пилотов для проверки эффектов решений
  • Управлять дата командой, помогать им расти и развиваться

Требования:

  • Опыт работы от 3-х лет в роли: Руководитель дата продуктов\Руководитель аналитики\Дата партнер в ритейле\ecom и знанием бизнес платформ: продажи, управление ассортиментом, онлайн, логистика
  • Опыт и знание стандартов управления данными, понимание жизненного цикла данных, стандартов проверки данных и построение моделей
  • Умение анализировать данные о пользовательском опыте использования продукта, владение метриками для оценки эффективности продукта (KPI, LTV, CAC, ROI)
  • Знание BI инструментов, их функциональные возможности, ограничения и оптимальные сценарии применения
  • Знание процесса продуктовизации ML-моделей, ML Ops и поддержки моделей в продакшн
  • Знание основ математической статистики, процесса проведения АВ тестирования и основ экономического моделирования
  • Навыки управления командой, развитие ключевых специалистов, формирование кадрового резерва

Условия:

  • Работа в компании с развитой инженерной культурой;

  • Гибкая система премирования;

  • Расширенный социальный пакет: ДМС со стоматологией с первого месяца работы, психолог и страхование жизни, компенсация питания и оплата мобильной связи;

  • Возможности профессионального роста, программы развития для сотрудников;

  • Корпоративное обучение и доступ к базе знаний;

  • Внутренние профессиональные сообщества и мероприятия;

  • Автономность работы, возможность менять правила, ошибаться и создавать новое;

  • Формат работы - офис;

  • Современный офис в 2 минутах ходьбы от МЦК ЗИЛ.

С каждым годом на выбор сотрудника становится доступно больше дополнительных опций. Например, частичная компенсация путешествий, затрат на обучение, спортивных занятий.

Соц.сети
Н

Руководитель службы коммерческой аналитики

Неизвестный работодательНа сервисе с: 18.08.26 10:48
Зарплата не указанаРоссияСанкт-ПетербургОфис

Вакансии для руководителей Work For Top в Телеграм https://telegram.me/workfortop
Вакансии для руководителей Work For Top в Макс https://max.ru/workfortop


🌀 Руководитель службы коммерческой аналитики

Санкт-Петербург или Москва, офис

Задачи
· Возглавить развитие аналитической функции и выстроить полноценную систему управления данными.
· Анализировать продажи: динамику, ассортимент, эффективность каналов;
· Изучать рынок и конкурентную среду;
· Автоматизировать отчётность и аналитические процессы (BI-инструменты);
· Выстраивать систему сбора и управления данными из внутренних и внешних источников (API);
· Организовывать процесс планирования продаж;
· Участвовать в проектах автоматизации (в связке с 1С);
· Формировать и защищать стратегические инициативы на основе данных;
· Управлять командой data-инженеров, data-аналитиков и BI-аналитиков, 5 человек.

Требования
· Высшее техническое образование (математика, ИТ, инженерия, финансы);
· Опыт руководства в коммерческой аналитике / BI — от 3 лет;
· Понимание применения ИИ для работы с данными;
· Отличные навыки управления проектами и визуализации данных;
· Умение аргументировать выводы на уровне Совета Директоров;
· Готовность работать в режиме высокой скорости и многозадачности.
· Опыт аналитики продаж на маркетплейсах (Wildberries, Ozon и др.)
· Опыт работы с ETL-инструментами и оркестраторами (Airflow);
· Понимание архитектуры корпоративных хранилищ данных (DWH).

Условия
· Возможность построить аналитическую функцию с нуля в растущей компании;
· Работа с данными, которые напрямую влияют на бизнес-решения;
· Управление командой и развитие аналитической культуры.

Контакты
· maria.mikhaylova@humansearch.ru

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