Lead Data Scientist

Lead Data Scientist

R&D

Full-time

• Иметь чёткое видение и нести ответственность за стратегию Data Science в организации.
• Формировать техническую дорожную карту на основе бизнес‑потребностей, возможностей команды и долгосрочной стратегии.
• Пошагово масштабировать функцию Data Science вместе с ростом компании.
• Определять профиль найма, руководить и наставлять кросс‑функциональную команду Data Scientists, развивать высокоэффективную культуру R&D, ориентированную на научную строгость и измеримый бизнес‑влияние.
• Управлять ресурсами как в командах Delivery (S&D), так и Research (R&D).
• Выступать основным мостом между R&D и S&D: переводить бизнес‑требования в исследовательские задачи и помогать команде адаптировать сложные прототипы в стабильные, готовые к продакшну решения.
• Архитектурно проектировать клиентские решения, выбирая правильные модели и стратегии ассортимента для решения конкретных бизнес‑проблем с использованием нашего текущего стека.
• Быть гарантом качества команды, проводить ревью кода, проверять дизайн A/B тестов и обеспечивать выполнение Definition of Done (DoD).
• Управлять ключевыми метриками DS, такими как время от исследования до продакшна, скорость экспериментов и общая качество рекомендаций цен.
• Чётко коммуницировать с продакт‑менеджерами, инженерами и иногда клиентами, объясняя компромиссы DS, представляя результаты и согласовывая дальнейшие шаги.
• Уверенно представлять технологическую экспертизу компании инвесторам и партнёрам. Вы будете ясно излагать стратегию Data Science, обоснованность основных алгоритмов и техническую дорожную карту в процессе высоко‑рисковых due diligence.
• Непосредственно взаимодействовать с командами Data Science и Analytics у клиентов (включая экспертов уровня PhD). Вы должны уверенно объяснять нашу методологию, предположения моделей, результаты их работы и отвечать на их самые технические вопросы, выступая критическим дифференциатором в продажах и пилотных проектах.
• Представлять сложные результаты моделей, метрики производительности и стратегические компромиссы ключевым стейкхолдерам ясно, лаконично и с бизнес‑ориентированным подходом.
• Поддерживать процесс продаж и пред‑продаж, создавая убедительные технические нарративы, демонстрирующие наше ценностное предложение и глубокую экспертизу в области ценообразования.
• Оставаться «hands‑on»: погружаться в код и архитектуру при необходимости — будь то разработка нового эксперимента, исправление критической проблемы в pipeline доставки или прототипирование новой идеи.

• 5+ лет опыта в Data Science или смежной области с фокусом на доставку ценности в продакшн.
• Сильные навыки Python и SQL, способность писать модульный и читаемый код для экспериментов и прототипов.
• Знакомство с платформой данных Databricks и Apache Spark.
• Общее знакомство с подходом Data Mesh и умение использовать его лучшие практики в сотрудничестве с data engineers.
• Твёрдая математическая подготовка, предпочтительно в области Computer Science.
• Владение научным Python‑стеком, включая NumPy, pandas, scikit-learn и либо Keras/TensorFlow, либо PyTorch.
• Глубокое понимание методологий статистического тестирования, в частности дизайна A/B тестов.
• Знакомство с подходами к прогнозированию Time Series.
• Не менее 3 лет опыта работы с табличными и смешанными (мультимодальными) данными.
• Экспертиза в Causal Inference и опыт в Ecommerce/Retail являются сильными плюсами.
• Upper-intermediate или выше уровень английского и сильные навыки публичных выступлений.

• Soft skills
• Вы заботитесь не только о том, как модель работает математически, но и о том, какую ценность она приносит пользователю и бизнесу.
• Умеете переводить сложные технические концепции в простой бизнес‑язык для стейкхолдеров.
• Умеете профессионально и ясно общаться с учёными уровня PhD со стороны заказчика в процессе продаж, пилотных проектов и внедрения.
• Способны определять требования к данным и выстраивать эффективные процессы поддержки интеграции и data engineering, формулируя требования к интеграции и валидации данных.
• Готовы экспериментировать, менять курс и принимать решения на основе данных в динамичной бизнес‑среде.
• Проактивно вносите идеи в Product Backlog, основываясь на технических знаниях и возможностях.
• Способны мыслить нестандартно и находить простые и элегантные решения сложных проблем, включая технические, продуктовые и процессные.
• Любопытство и стремление постоянно учиться в своей области.
• Иметь по‑настоящему предпринимательское мышление.

• Богатый инновационный стек программного обеспечения, свобода выбора наиболее подходящих технологий.
• Идеология Remote-first: свобода работать из домашнего офиса или любого подходящего коворкинга.
• Гибкий график (мы начинаем с 8 до 11 утра) и отсутствие систем учёта рабочего времени.
• Регулярные обзоры производительности и компенсаций.
• Регулярные 1‑on‑1 встречи и измеримые OKR.
• Глубокий онбординг с чётким планом успеха.
• Competera покрывает 70% стоимости вашего обучения/курса.
• - 20 дней отпуска, 15 дней выходных и до одной недели оплачиваемых рождественских каникул.
• - 20 рабочих дней больничного.
• - Частичное покрытие медицинской страховки.
• - Мы возмещаем стоимость коворкинга.