РСХБ-Интех

Проведение ручного функционального тестирования банковского ПО (АБС "ЦФТ-Банк" и смежных систем); Работа с дефектами в баг-трекинговой системе JIRA;

Зарплата не указана

Организация работ по оценке и планированию; Создание и поддержание в актуальном состоянии календарного и ресурсного планов;

Зарплата не указана

Задачи: — Возглавлять команду Data Scientists, участвовать в найме, онбординге и развитии сотрудников; — Обеспечивать операционную деятельность: дейли-митинги, спринт-планирование, ретроспективы, демо; — Формировать и развивать бэклог задач, определять приоритетные бизнес-задачи и оценивать ценность решений; — Выстраивать кросс-функциональное взаимодействие с Data Engineering, MLOps и бизнес-подразделениями, договариваться о приоритетах и ресурсах; — Отвечать за полный жизненный цикл моделей: сбор данных, разметка, обучение, валидация, деплой, мониторинг; — Руководить проектированием и внедрением решений; — Обеспечивать разработку, валидацию и мониторинг моделей, включая стандарты, политики и документооборот; — Проводить архитектурные ревью, задавать стандарты качества кода и документации; — Принимать участие в написании production-кода; — Контролировать соблюдение сроков и качества результатов; — Переводить бизнес-проблемы в технические задачи, формулировать гипотезы, определять метрики успеха и критерии приемки; — Презентовать результаты и влияние моделей бизнес-заказчикам, защищать метрики качества; — Отвечать за разработку и согласование единых стандартов разработки моделей внутри подразделения. Требования: — Высшее техническое образование в области прикладной математики, информатики, компьютерных наук или смежных дисциплин; — Совокупный опыт в Data Science и машинном обучении от 5 лет; — Управленческий стаж минимум 2 года на позиции тимлида или руководителя ML-подразделения с прямым подчинением инженеров и дата-сайентистов; — Успешная реализация комплексных проектов полного цикла с выводом в промышленную эксплуатацию; — Опыт внедрения моделей в production и построения системы мониторинга их качества; — Глубокое владение Python и SQL; — Практика работы с пайплайнами оркестрации (Airflow), распределённой обработкой данных (Spark), контейнеризацией (Docker) и системами контроля версий (Git); — Опыт работы с большими данными в среде S3/Hadoop и аналитическими СУБД ClickHouse, Greenplum; — Уверенное знание классического ML-стека: градиентный бустинг, линейные алгоритмы, а также специализированные подходы — uplift-моделирование и антифрод-системы; — Навыки декомпозиции сложных задач, распределения нагрузки, контроля сроков и качества delivery; — Навыки эффективного взаимодействия с бизнес-заказчиками и смежными командами (Data Engineering, MLOps, Product); — Владение инструментами командной работы Jira и Confluence. Условия: — Конкурентоспособная заработная плата, ориентированная на ожидания и квалификацию кандидатов; — ДМС со стоматологией, корпоративное обучение; — Офис/гибридный формат работы в Москве (Москва-Сити); — Современные технологии и подходы к ведению проектов; — Работа в аккредитованной IT-компании.

Зарплата не указана

Задачи: — Запуск проектов, анализ банковских процессов и систем, сбор бизнес-требований и планирование сроков, рефакторинг текущих процессов и поиск узких мест; — Разработка CRM-стратегий работы с клиентами Банка (активация, вовлечение, удержание); — Подготовка, согласование и сопровождение акций (бизнес-кейс, кампания, отчетность) в рамках стратегий; — Реализация стратегии вторичных продаж розничных продуктов через организацию CVM-кампаний; — Сегментирование клиентской базы, исследование клиентских данных; — Анализ запущенных маркетинговых кампаний, тестирование гипотез, максимизация метрик запущенных кампаний; — Формирование бизнес-требований к отчетности по целевым кампаниям; — Постановка задач на доработку систем/процессов, необходимых для построения коммуникаций. Требования: — Знание банковских продуктов и сервисов, желательно опыт работы в банковской сфере от 1 года; — Знание принципов работы CRM (сегментация, коммуникационные воронки, контрольные группы); — Умение выстраивать эффективную коммуникацию с продуктовыми командами, с кросс-функциональными командами, клиентами; — Умение строить бизнес-моделирование, аргументировать позицию на цифрах, уверенная работа с отчетами в Excel (на уровне сводных таблиц); — Навык подготовки презентаций; — Приветствуется опыт работы с системами кампейн-менеджмента (SAS MA, IBM Unica, Teradata, CM OCEAN); — Умение анализировать большие объёмы информации, выявлять погрешности, нормализовать данные; — Умение критически мыслить, формулировать и проверять гипотезы, делать выводы. Условия: — Обучение за счет компании (посещение конференций, курсов, помощь в написании статей на Хабр и т.д.); — Вертикальное и горизонтальное развитие: регулярные тренинги, вебинары, митапы; — Забота о вашем здоровье: ДМС с первого месяца работы, куда входит стоматология; — Прозрачный доход: оклад (по итогам интервью) + ежеквартальные премии по результатам KPI; — Гибридный/Офисный формат работы, Москва - Сити; — Дополнительные бонусы от Россельхозбанка для сотрудников группы компаний (Скидки на спортзалы, рестораны, маркетплейсы и т.д.).

Зарплата не указана

Задачи: — Разрабатывать ML-модели (lookalike/response/uplift/recsys) для персонализации push/pull-коммуникаций, категорий кешбэка, рекламных материалов и других сценариев в цифровых каналах банка; — Визуализировать и интерпретировать результаты, дизайнить A/B-тесты, проводить пилоты; — Общаться с бизнесом и помогать решать задачи через данные и ML; — Проходить полный цикл разработки модели: от уточнения требований до продакшна и мониторинга качества (если каких-то навыков не хватает — поможем развить); — Разрабатывать AI-агентов. Требования: — Высшее техническое образование; — 3+ года опыта в Data Science (именно построение моделей, не только аналитика); — Уверенный математический аппарат: мат. статистика, теория вероятностей; — Продвинутый Python и SQL (оконные функции, подзапросы — на автомате); — Опыт работы со Scikit-learn, NumPy, Pandas/Polars, Matplotlib/Seaborn/Plotly, LightGBM/XGBoost/CatBoost, PyTorch/TensorFlow/Implicit/LightFM, Airflow, Git. Будет большим плюсом: — PySpark, Hive, Hadoop, Docker, Kubernetes; — Опыт в банковской сфере и CVM; — Модели склонности и uplift-моделирование; — Рекомендательные системы (RecSys); — NBA/NBO оптимизаторы (Next Best Action / Next Best Offer); — ИИ-сервисы (real-time, near real-time или batch). Условия: — Гибридный формат работы, Москва, Москва-Сити (2 дня в неделю в офисе); — Комфортный и современный офис; — Обучение за счет компании (посещение конференций, курсов, помощь в написании статей на Хабр и т.д.); — Вертикальное и горизонтальное развитие: регулярные тренинги, вебинары, митапы; — Забота о вашем здоровье: ДМС с первого месяца работы, куда входит стоматология; — Прозрачный доход по итогам интервью; — Дополнительные бонусы от Россельхозбанка для сотрудников группы компаний (Скидки на спортзалы, рестораны, маркетплейсы и т.д.).

Зарплата не указана

Задачи: — Написание документации и сбор требований — Сбор, анализ и обработка требований — Разработка проектной и технической документации (БТ и ТЗ для формирования баз данных в IT подразделениях) — Подготовка постановки на дашборды и отчёты с использованием BI инструментов — Сбор данных и построение хранилища данных для отчётности ЦБ РФ — Сбор, формализация и автоматизация управленческой отчётности банка Тестирование: — Участие в тестировании и сдаче-приёмке работ подрядчика — Корректировка и постановка новых задач — Тестирование выполненных работ на соответствие БТ и ТЗ Управление проектами: — Курирование проектов по созданию и внедрению единого корпоративного хранилища данных на всех стадиях — Проведение демонстраций и приёмо-сдаточных испытаний Требования: — Навыки написания документации и сбора требований — Опыт подготовки постановки на дашборды и отчёты с BI инструментами — Опыт работы с Oracle, Hadoop, Greenplum, Visiology — Опыт проектирования хранилищ данных — Знание современных ИТ-решений и услуг в области разработки ПО — Интерес к изучению новых технологий и консультированию по внедрению ПО Условия: — Амбициозные задачи с возможностью профессионального развития и карьерного роста — Гибкий график, возможность смешанного режима работы (гибрид/удалённо) — Оформление по ТК РФ — Полис ДМС (со стоматологией) после испытательного срока — Офисы: Тёплый Стан, ул. Профсоюзная 125А; Пресненская Набережная 10с2

Зарплата не указана