Основная задача — помогать команде доводить инициативы от идеи до запуска и измеренного результата: координировать DS/ML, разработку, аналитику и продуктовые команды, управлять сроками, зависимостями, блокерами и экспериментами.
Нам нужен драйвер инициативы с полной ответственностью за результат в проде. Вы сами видите узкие места, снимаете блокеры и двигаете команду к цели без внешнего контроля
Обязанности
- доводить инициативы от идеи до измеренного бизнес-результата: координировать DS/ML-инженеров, разработчиков, аналитиков и продуктовых менеджеров
- управлять полным циклом проекта: декомпозиция задач, планирование сроков (Roadmap), контроль зависимостей между командами, устранение блокеров
- запускать и трекать эксперименты: планировать A/B-тесты для моделей ранжирования и рекомендаций, обеспечивать чистоту эксперимента и корректную интерпретацию результатов совместно с аналитиками
- внедрять рекомендательные модели в высоконагруженный прод: отвечать за релиз-менеджмент фичей на базе машинного обучения (ranking, personalization, search)
- выстраивать прозрачную коммуникацию со стейкхолдерами: готовить статусы, эскалировать риски заранее, а не по факту их возникновения.
Требования
- опыт управления сложными IT- или digital-проектами от 3 лет
- навык работы с несколькими кросс-функциональными командами и большим количеством взаимозависимостей
- самостоятельность: умение самому структурировать хаос, собирать план с нуля и двигать участников без микроменеджмента сверху
- глубокое понимание продуктового цикла разработки и методологии A/B-тестирования
- комфортная работа с техническими специалистами (DS/ML, Backend) на одном языке, способность быстро погружаться в архитектуру решений
- проактивность: мы ищем не координатора встреч и статусов, а человека, который чувствует полную ответственность за результат инициативы целиком, заранее видит риски и сам решает зависшие вопросы.
Будет плюсом:
- опыт работы непосредственно с рекомендательными системами: ranking, personalization, search
- практика ведения проектов внутри recsys-команд или успешного внедрения рекомендательных моделей в масштабный продукт
- знание специфики Data Science-процессов: MLOps, переобучение моделей, дрейф данных.
Условия
- гибридный/офисный формат работы
- годовой бонус и ежегодный пересмотр
- расширенный ДМС с первого дня + стоматология и льготное страхование для семьи
- корпоративный университет Сбера, внутренняя образовательная платформа, участие в IT-конференциях
- офис на Кутузовской с зонами отдыха и спортзалом
- 90 дней удаленной работы из любого региона РФ (не применимо для сопровождения)
- льготная ипотека в Сбере, корпоративная пенсионная программа, подписка СберПрайм+, скидки от партнеров и сервисов группы компаний
