← к выдаче
данные

Team Lead Data Scientist CDS&A

КазахтелекомАстана18 дн. назад

Коротко

Leads a Data Science/Analytics team; sets priorities, decomposes ML tasks, develops and deploys predictive models; runs A/B tests; works with large data · Needs: Higher education in math, technical, finance, economics, CS or related; 7+ years in Data Science/Analytics/ML; 2+ years in a leadership role

Описание от работодателя

Обязанности: Руководство командой Data Scientists / Data Analysts: постановка задач, распределение нагрузки, контроль сроков и качества результатов. Определение приоритетов Data Science-проектов совместно с бизнес-подразделениями. Постановка и декомпозиция ML-задач: от бизнес-проблемы до формализации задачи машинного обучения. Разработка и внедрение предиктивных моделей для решения бизнес-задач. Полный цикл работы с ML-моделями Участие в разработке и запуске персонализированных и предиктивных кампаний на основе ML-моделей. Контроль бизнес-эффективности моделей и аналитических решений: влияние на выручку, конверсию, удержание, ARPU, churn и другие KPI. Проведение и интерпретация A/B-тестов, формирование выводов и рекомендаций для бизнеса. Работа с большими объемами данных и распределенными вычислениями. Взаимодействие с Data Engineering, IT, Product, Marketing и другими бизнес-подразделениями. Развитие ML-платформы и процессов MLOps совместно с техническими командами. Требования: Высшее образование в области математики, технических наук, финансов, экономики, Computer Science или смежных направлений. Общий опыт работы в Data Science / Analytics / Machine Learning / смежных областях — от 7 лет. Опыт работы на руководящей позиции — от 2 лет. Опыт управления командой Data Scientists и/или Data Analysts. Опыт успешного запуска ML/предиктивных моделей, непосредственно влияющих на бизнес-показатели. Опыт разработки моделей машинного обучения с нуля и полного ML lifecycle — от постановки задачи и подготовки данных до валидации и внедрения в production. Практический опыт проведения A/B-тестирования и оценки статистической значимости результатов.