Head of Data & AI - JustMarkets Tech

Responsibilities

Data Engineering

• Разрабатывать и развивать масштабируемую, надёжную и поддерживаемую архитектуру платформы данных

• Контролировать разработку надёжных ETL/ELT конвейеров и систем потоковой передачи данных в реальном времени

• Внедрять лучшие практики инженерии, включая ревью кода, CI/CD, контракты данных и наблюдаемость

• Руководить выбором технологий и планированием ресурсов для ClickHouse, Spark и сопутствующей инфраструктуры

• Обеспечивать качество данных через мониторинг, оповещения, владение SLA и процессы исправления

• Управлять затратами на инфраструктуру и стимулировать оптимизацию хранилища, вычислительных ресурсов и облачных сервисов

Artificial Intelligence & Large Language Models

• Определять и разрабатывать общую стратегию AI компании и дорожную карту, согласуя инициативы с долгосрочной бизнес‑стратегией

• Обеспечивать операционную стабильность и наблюдаемость ML‑сервисов

• Определять и реализовывать стратегию LLM, включая выявление высокоценных сценариев использования, оценку поставщиков моделей (OpenAI, Anthropic, open-source) и руководство сквозной реализацией

• Разрабатывать архитектуру и контролировать продукты на базе LLM, включая RAG‑конвейеры, AI‑агентов и интеллектуальные автоматизированные рабочие процессы, интегрированные в ключевые бизнес‑процессы

• Внедрять лучшие практики MLOps/LLMOps, включая версионирование моделей, рамки оценки, управление подсказками и мониторинг дрейфа/галлюцинаций

• Продвигать ответственное управление AI, включая обнаружение предвзятости, объяснимость (SHAP, LIME), аудит справедливости и соответствие новым AI‑регулированиям

• Оценивать и интегрировать векторные базы данных ( Pinecone, Weaviate, pgvector ) и стратегии эмбеддингов для обеспечения семантического поиска и извлечения знаний

• Продвигать практики разработки с поддержкой AI (например, GitHub Copilot, Cursor) и способствовать формированию инженерной культуры, усиленной AI, в командах данных

Data Analytics & Quant

• Вести передовую аналитику, стратегию и разработку Quant

• Сотрудничать с заинтересованными сторонами для преобразования сложных бизнес‑задач в решения, основанные на данных

• Определять и владеть ключевыми метриками, дашбордами и рамками отчётности для поддержки принятия решений на уровне руководства и совета директоров

• Руководить практиками экспериментов для подтверждения бизнес‑влияния моделей и инициатив

• Наставлять команды, устанавливая технические стандарты и пути карьерного развития

Requirements

• 7+ лет практического опыта в областях Data Engineering, Data Science, Quant, Data Analytics, реализации сквозных решений

• 3+ года управленческого опыта, руководя командами данных

• Степень бакалавра или магистра в области Computer Science, Mathematics, Physics, Engineering или смежной дисциплины

• Сильные навыки программирования на Python, с опытом написания чистого, готового к продакшн кода

• Твердое понимание лучших практик разработки программного обеспечения (CI/CD, тестирование, ревью кода, чистая архитектура)

• Глубокое понимание основных алгоритмов ML: регрессия, градиентный бустинг, временные ряды и т.д.

• Практический опыт работы с библиотеками и платформами ML (например, scikit-learn, XGBoost, TensorFlow, PyTorch)

• Сильная база в математической статистике, теории вероятностей и количественном моделировании

• Умелое владение SQL и опыт работы с аналитическими и OLAP‑базами данных

• Английский Upper-Intermediate

Will be a plus

• Опыт работы в торговле или финтехе

• Опыт анализа и моделирования временных рядов или данных высокой частоты

• Знакомство с системами антифрода, моделированием рисков или аналитикой портфеля

• Практический опыт интеграции LLM с корпоративными системами для внутренних пользователей

We offer

• 20 оплачиваемых дней отпуска в год

• 10 оплачиваемых дней больничного в год

• Публичные праздники в соответствии с действующим законодательством

• Медицинская страховка

• Возможность удалённой работы

• Бюджет на профессиональное образование

• Бюджет на изучение языков

• Бюджет на оздоровление (абонемент в спортзал, спортивное снаряжение и сопутствующие расходы)