TPO в Центр разработки Mlops сервисов

Обязанности: - Формировать видение, дорожную карту и бэклог Online FeatureStore; определять объём MVP и последовательность подключения моделей; - Собирать требования от команд Data Science, рисков и других пользователей: какие признаки нужны, из каких источников, с какой частотой обновления и допустимой задержкой; - Вместе с архитекторами и разработчиками прорабатывать сценарии расчёта признаков, интеграции с источниками, API чтения и устройство online-хранилища; - Согласовывать требования к доступности сервиса, свежести и качеству данных, согласованности online- и offline-признаков, мониторингу и восстановлению после сбоев; - Вести задачи от постановки до приёмки: фиксировать критерии готовности, управлять зависимостями, согласовывать решения со смежными командами и снимать блокеры; - Организовать пилот MVP, подключение первых моделей и оценку результата для их пользователей; - Прорабатывать следующие сценарии развития продукта, включая пересчёт признаков по событиям и применимость сервиса для антифрода. Требования: - Опыт работы Product Owner / Technical Product Owner с технически сложным продуктом: платформой данных, ML-платформой, сервисом обработки данных или внутренним API; - Умение переводить потребности пользователей в технически проверяемые требования и приоритизировать задачи с учётом ценности, рисков и зависимостей; - Понимание жизненного цикла ML-моделей и того, как признаки рассчитываются, хранятся и передаются в модель при обучении и применении; - Знакомство с архитектурой распределённых систем и обработкой данных: пакетные и потоковые процессы, очереди событий, хранилища, API; - Умение обсуждать с инженерной командой задержку ответа, свежесть данных, отказоустойчивость, качество данных и нагрузку, не подменяя собой архитектора или технического лидера; - Опыт взаимодействия с несколькими командами и доведения продукта до работающего результата. - Будет преимуществом: - Практический опыт с Feature Store, real-time ML или скоринговыми системами; - Знакомство с Kafka, Spark Structured Streaming, Cassandra, Airflow, S3 и инструментами мониторинга; - Опыт работы с банковскими данными и требованиями к управлению доступом, аудиту и надёжности сервисов; - Опыт запуска платформенного продукта, которым пользуются несколько команд с разными сценариями. Условия: - Стабильный и прозрачный доход: размер заработной платы обсуждается по итогам собеседования; - Работа в agile-команде; - Удаленный формат работы; - Сложные и интересные задачи, современный стек технологий; - Возможность вертикального и горизонтального карьерного роста: регулярно проходят тренинги, вебинары, митапы и демо-дни; - Доступ к бесплатным корпоративным библиотекам Alpina Digital, MyBook и бизнес-изданий; - Предложения от Банка только для сотрудников: собственный спортзал, а также скидки на услуги туристических агентств, продукты питания, в рестораны, бары, магазины.