Data Scientist (Team Lead)

Компания ТехЛАБ – создатель высокотехнологичных IT‑решений для государственных и частных компаний, мы создаем решения от идеи до получения результата, предлагая свою отраслевую экспертизу.

Флагманская разработка компании – интеллектуальная платформа для цифровизации здравоохранения решает важнейшие задачи для сохранения жизни и здоровья пациентов.

Наша команда: руководитель проекта, бизнес и системные аналитики, разработчики, QA. Структура команды позволяет решать вопросы без бюрократии, а также гибко подходить к способам реализации проектов.

Наш проект растет, и мы ищем нового члена нашей дружной команды Data Science (Team Lead).

Обязанности:

• Руководство командой Data Science (3–4 человек): распределение задач, контроль сроков, менторство, проведение код-ревью;
• Планирование и реализация end-to-end проектов: от сбора требований и исследований до внедрения моделей в production;
• Проектирование архитектуры ML-решений, выбор инструментов и подходов для максимизации эффективности;
• Тесное взаимодействие с PM-ами, инженерами и бизнес-аналитиками для согласования технических и бизнес-целей;
• Участие в стратегическом планировании: оценка ресурсов, приоритезация задач, оптимизация процессов в команде;
• Развитие экспертизы команды: организация обучения, внедрение best practices в ML и инженерию.

Требования:

• Опыт в Data Science от 5 лет, включая руководящие роли (тимлид, техлид, ментор) от 1 года;
• Глубокие знания ML: классические алгоритмы, нейросети (опыт с TensorFlow/PyTorch), feature engineering, оценка качества моделей;
• Профессиональное владение Python (Pandas, Scikit-learn, NumPy), SQL;
• Опыт работы с LLM и NLP;
• Опыт внедрения моделей в production: знание Docker, CI/CD, MLOPs-инструментов (Airflow, MLflow);
• Навыки управления проектами: Agile/Scrum, постановка задач, оценка трудозатрат;
• Лидерские качества: проактивность, умение мотивировать, разрешать конфликты, доносить и отстаивать идеи;

Будет плюсом:

• Опыт в построении ML-архитектуры для высоконагруженных систем;
• Знание A/B-тестирования и метрик бизнес-аналитики;
• Участие в хакатонах, публичные проекты, научные публикации.