Руководитель отдела Data Science (Коммерческий машинное обучение)

О нас

Мы — TBC Uzbekistan, экосистема цифровых финансовых услуг, которая обеспечивает самые инновационные финансовые возможности в стране. Наша команда из более чем 4000 сотрудников, представляющих 28+ национальностей, обслуживает более 22 миллионов пользователей продуктами, которые делают повседневную финансовую жизнь проще, умнее и доступнее. Наша экосистема предлагает ведущие цифровые банковские услуги в регионе и включает TBC Bank Uzbekistan, один из крупнейших цифровых банков страны; TBC Business — для поддержки предпринимателей и МСП; payme, одно из самых популярных платежных приложений в Узбекистане; TBC Nasiya, быстрорастущий бизнес по кредитным рассрочкам; BILLZ, розничная платформа для МСП и TBC Sug‘urta, цифровое страхование нового поколения.

Мы ищем талантливого Руководителя отдела Data Science в нашу команду.

Местоположение: Ташкент, Узбекистан

Ваша роль в команде

• Определять и реализовывать стратегию компании в области коммерческого машинного обучения.
• Руководить разработкой, внедрением и поддержкой ML-моделей, направленных на увеличение доходов и ценности клиентов.
• Создавать и улучшать модели для персонализации, рекомендательных систем, Next Best Action (NBA), Next Best Offer (NBO), прогнозирования отклика, прогнозирования оттока, скоринга склонности, перекрестных продаж и дополнительных продаж.
• Сотрудничать с командами CVM, маркетинга и продуктов для приоритизации ML-инициатив и преобразования бизнес-задач в масштабируемые ML-решения.
• Отвечать за полный жизненный цикл ML — от исследований и экспериментов до развертывания в производственной среде, мониторинга производительности и непрерывного переобучения моделей.
• Управлять ML-бэклогом, оценивать влияние на бизнес и приоритизировать инициативы на основе ценности и стратегической важности.
• Определять и внедрять фреймворки для измерения производительности моделей и их влияния на бизнес.
• Сотрудничать с инженерными командами для разработки и улучшения MLOps-возможностей, обеспечивая надежность, масштабируемость, воспроизводимость и операционную эффективность ML-решений.
• Достигать измеримого коммерческого эффекта с помощью основанных на данных решений машинного обучения.

Навыки, необходимые для присоединения к нам

• 7+ лет опыта в области машинного обучения или науки о данных, включая не менее 2–3 лет руководства командами ML или Data Science.
• Подтвержденный опыт проектирования, разработки и внедрения ML-моделей, которые напрямую улучшают коммерческие или бизнес-показатели.
• Практический опыт работы с рекомендательными системами, персонализацией, моделированием склонности, прогнозированием оттока, сегментацией клиентов, моделированием прироста (uplift modeling) или аналогичными коммерческими случаями использования ML.
• Глубокое понимание современных алгоритмов машинного обучения, методов оценки моделей и лучших практик инжиниринга признаков (feature engineering).
• Отличное владение Python и практический опыт работы с основными ML-фреймворками, такими как scikit-learn, XGBoost, LightGBM, CatBoost, TensorFlow и/или PyTorch.
• Отличное владение SQL и опыт работы с большими наборами данных.
• Опыт построения продакшн-систем ML и твердое понимание практик MLOps, включая CI/CD, версионирование моделей, мониторинг и реестры моделей.
• Опыт работы с облачными платформами и фреймворками распределенных вычислений будет плюсом.
• Способность переводить бизнес-цели в технические решения и оценивать ожидаемое влияние на бизнес.
• Подтвержденный опыт руководства командами, наставничества дата-сайентистов и сотрудничества с кросс-функциональными заинтересованными сторонами.
• Владение английским языком на уровне, достаточном для чтения технической документации и сотрудничества с международными командами.

Желательно

• Опыт работы в банковской сфере, финтехе, телекоммуникациях или электронной коммерции с охватом миллионов клиентов.
• Практический опыт внедрения рекомендательных систем, обучения с подкреплением (Reinforcement Learning) или генеративного ИИ (Generative AI) для коммерческих приложений.
• Опыт построения систем инференса в реальном времени и событийно-ориентированных архитектур.
• Понимание экономики ML-продуктов, оценки рентабельности инвестиций в модели и измерения ценности.
• Опыт определения ML-стратегии и построения функции машинного обучения с нуля.

Работа с нами означает

• Открытая атмосфера и насыщенная командная жизнь без лишней бюрократии и дресс-кода
• Медицинская страховка с расширенным покрытием после испытательного срока
• Оплата участия в конференциях, скидки на курсы английского языка и доступ к образовательным платформам (Coursera, Udemy)
• Внутренние митапы: lightning & thunder talks
• Офис класса «А» в центре города
• Мультинациональная команда (Грузия, Россия, Польша, Казахстан, Кыргызстан, Украина, Таджикистан)
• Тимбилдинги и спортивные мероприятия, способствующие командному духу.

Присоединяйтесь к нам и помогите изменить то, как миллионы людей пользуются финансовыми услугами по всей Центральной Азии.