Team Lead

Задачи: — Управление командами Data Analysts и Data Scientists, распределение задач, развитие экспертизы и формирование рабочих процессов. — Формирование и развитие data-driven стратегии направления Soft Collection. — Анализ поведения клиентов и эффективности стратегий коммуникации с клиентами. — Разработка и внедрение ML-моделей для прогнозирования вероятности платежа, сегментации клиентов, определения оптимального канала и времени коммуникации, приоритизации клиентов и оценки эффективности стратегий collection. — Разработка стратегий Decisioning / treatment для определения кому, когда и каким способом осуществлять коммуникацию. — Проведение A/B-тестов и uplift-исследований, оценка причинно-следственного воздействия стратегий взыскания. — Развитие системы KPI и метрик направления: cure rate, roll rate, recovery rate, collection rate, cost-to-collect, ROI и других бизнес-метрик. — Создание аналитических витрин, дашбордов и систем мониторинга эффективности стратегий и моделей. — Взаимодействие с бизнесом, Collection, Risk, IT, Data Engineering и другими подразделениями. — Преобразование бизнес-задач в аналитические и ML-задачи, обеспечение внедрения в production. — Ответственность за качество моделей, мониторинг производительности и регулярный пересмотр стратегий. — Развитие культуры experimentation и принятия решений на основе данных. Требования: — Уверенное владение Python: pandas, numpy, sklearn и ML-библиотеки. — Продвинутый уровень SQL. — Хорошее понимание статистики, ML и методов оценки моделей. — Опыт в A/B-тестах, propensity-моделях, классификации, сегментации и прогнозировании. — Знание банковских/финансовых метрик и кредитных процессов — большой плюс. — Опыт работы с большими данными и распределёнными вычислениями — преимущество. — Опыт разработки аналитических решений и ML-моделей от постановки задачи до внедрения в production. — Понимание принципов MLOps и мониторинга моделей — преимущество. — Опыт работы с BI-инструментами и созданием управленческих дашбордов. — Опыт управления командами аналитиков / Data Scientists или техническое лидерство. — Умение самостоятельно формировать roadmap направления. — Сильные коммуникативные навыки и умение говорить на языке бизнеса и финансовых результатов. — Умение декомпозировать сложные задачи и расставлять приоритеты. — Ориентация не только на качество аналитики или моделей, но и на бизнес-эффект. — Способность развивать сотрудников и повышать профессиональный уровень команды.