CDO

Задачи: — управлять направлением данных и аналитики, реализовывать стратегию data-направления, выстраивать единые процессы и стандарты работы с данными, аналитическими запросами, метриками и отчётностью — руководить развитием ML-платформы — определять приоритетные сценарии применения ML и AI, запускать решения с понятным бизнес-эффектом — развивать команды, усиливать самостоятельность руководителей и ответственность за результат — формировать подходы к качеству, доступности и управлению данными для сотрудников, аналитических систем и агентных AI-решений — автоматизировать типовые аналитические задачи: отчётность, дашборды, A/B-тесты и повторяющиеся исследования — помогать аналитике переходить от реактивной обработки запросов к проактивному поиску инсайтов, гипотез и возможностей для продуктов — договариваться со стейкхолдерами, помогать бизнесу формулировать задачи через данные и выбирать решения, которые дают измеримый эффект Требования: — практический и системный опыт применения AI в ежедневной работе, а также готовность внедрять и масштабировать такие подходы в команде — опыт руководства крупной data-функцией или сопоставимым по масштабу направлением от 2 лет — экспертиза минимум в двух из трёх областей: аналитика, машинное обучение, data engineering и построение аналитических платформ — опыт управления командами и развития руководителей — опыт работы с аналитическими платформами, BI-инструментами и широким кругом внутренних пользователей — умение связывать технические решения с задачами бизнеса — опыт выстраивания процессов, которые помогают командам работать не только быстрее, но и качественнее: с понятными метриками, приоритетами и зонами ответственности — способность держать стратегический фокус и при этом разбираться в деталях: от качества данных до бизнес-эффекта ML-сценариев — умение договариваться со стейкхолдерами, объяснять сложные вещи простым языком и помогать разным командам принимать решения на основе данных Будет плюсом: — опыт трансформации аналитики: например, от централизованной модели к федеративной или от сервисной функции к проактивному партнёру бизнеса — опыт внедрения ML-продуктов с измеримым бизнес-эффектом — опыт построения практик data governance и data quality в сложной технологической среде — опыт развития AI-направления внутри большой продуктовой или технологической компании Условия: — в зоне ответственности — data-направление численностью до 100 человек — регулярное взаимодействие с бизнесом, продуктами, IT, маркетингом, HR, клиентским сервисом и другими командами Tutu.ru — график работы 5/2 в гибридном формате — офис в Москве — для этой роли важно регулярное присутствие в офисе