Lead Data Scientist (Know Your Employee)

Объединённая компания Wildberries и Russ — это международная технологическая компания, образованная в результате слияния двух лидеров рынка — IT-компании Wildberries и оператора наружной рекламы Russ.
Вместе с масштабным развитием IT-направления мы формируем культуру Trust and Safety, гарантируя непрерывную безопасность и доверие между компанией, её сотрудниками, пользователями и клиентами.
Мы создаем платформу для оценки надежности кандидатов, сотрудников и исполнителей, работающих с компанией.
Наша цель - выявлять мошенничество и скрытые риски до того, как они нанесут финансовый и репутационный ущерб компании.
Ежедневно мы выполняем тысячи комплексных проверок, и этот объём растет наряду с одновременным расширением их типов и глубины анализа. Это рождает уникальные инженерные вызовы, включая создание гибкой архитектуры, поддерживающей безболезненное добавление новых сценариев, обеспечение стабильности компонентов системы и поддержание целостности данных в распределенной среде.

Для решения этой задачи мы используем самые современные технологии, включая ML и компьютерное зрение, а так же используем архитектурные паттерны для построения отказоустойчивых систем.
С результатом нашей работы напрямую взаимодействуют как кандидаты, так и сотрудники компании. Сейчас команда в поисках Lead Data Scientist-а.
Вам предстоит:

Сформировать ML-стратегию и дорожную карту совместно с продуктом и безопасностью; определить метрики качества и стоимости ошибок;

Спроектировать архитектуру решений для анализа мультимодальных сигналов (текст/аудио/видео/метаданные), включая fusion-подходы, sequence/graph-модели;

Выстроить ML lifecycle: набор данных и data contracts, feature store, offline/online оценка, A/B/Shadow, калибровка, мониторинг дрейфа и качества, retraining;

Обеспечить инженерные практики: reproducibility, объяснимость (XAI), CI/CD для моделей, observability, SLO по латентности и доступности;

Руководить командой 3 Senior DS: менторинг, ревью, приоритизация, найм, развитие;

Синхронизироваться с платформой и бэкендом: API, стриминг/оркестрация, безопасность данных и соответствие политикам.

Вы нам подходите, если:

Имеет опыт от 5 лет в DS/ML, подтверждённый продакшн-опыт с измеримым бизнес-эффектом;

Имеете глубокую экспертизу минимум в одной области: multimodal ML, ASR/Audio ML, CV, NLP, anomaly/fraud detection, graph ML;

Имеете опыт построения end-to-end ML-систем: от данных и фич до low-latency инференса и мониторинга;

Знаете Python/SQL; стек: PyTorch/TF; контейнеры и оркестрация (Docker/K8s); трекинг экспериментов (MLflow/W&B);

Знаете Спарк/стриминг — плюс;

Имеете понимание privacy-by-design, PII/consent management, auditability, требований к объяснимости;

Имеете опыт лидерства: управление командой, работа со стейкхолдерами (безопасность, юристы, платформа, продукт).

Будет плюсом, если у тебя есть:

Опыт trust & safety/антифрод, proctoring-like решений, voice/face anti-spoofing, behavioral biometrics;

Практика real-time/stream processing (Kafka/Flink), feature stores, оптимизации инференса под CPU/GPU;

Опыт противодействия обходам (adversarial thinking, red teaming ML), robust ML.

Условия для сотрудников:

Обучение и развитие: языковые клубы, собственный корпоративный университет, программы развития управленческих навыков и многое другое;

Благополучие сотрудников: корпоративный пакет ДМС со стоматологией, корпоративный спорт, консультации психолога и дополнительные возможности аккредитованной IT-компании;

Множество сообществ: клуб спикеров, футбола, йоги, шахмат и т.д.;

Забота о семьях: создаем условия, в которых легко сочетать карьеру и заботу о близких – от гибкого подхода до масштабных проектов для детей сотрудников;

Скидки и партнерские программы: на обучение, страхование, покупки и многое другое;

Комфортная рабочая среда: бесплатное питание в офисе, современные офисы рядом с метро, корпоративная техника и портал для сотрудников.

Зарплата

Не указана
Похожие специалисты получают 400 000 - 516 000

Требования

Ученый по данным, Ведущий (Lead) • Машинное обучение

Местоположение и тип занятости

Москва, Санкт-Петербург • Полный рабочий день • Можно удалённо

Контакт: %contact_placeholder%