← К каталогу
КА

Казахтелеком

Team Lead Data Scientist CDS&A

ОфисLeadАстана, Казахстан2 ч назад
СИГНАЛ JOBRADAR75/100Нормальный сигнал актуальности
ПАСПОРТ ВАКАНСИИ

Что JobRadar наблюдает сейчас

Балл строится только на фактах из источников: свежести подтверждения, возрасте записи и происхождении вакансии. Это не гарантия найма и не оценка работодателя.

Последнее подтверждение32 мин. назад
Впервые замечена2 ч назад
Активные источники1 источник
ПроисхождениеПубличный источник
О ВАКАНСИИ

Описание вакансии

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.

Здесь показан очищенный фрагмент описания из источника. Полные условия и актуальность вакансии проверьте на странице работодателя.

ИсточникHeadHunter / IT / KZ