на главную
hh•5 ч. назадСвежая вакансияОпубликована сегодня на hh.ru. Свежая — до 5 дней, умеренная — 6–14 дней, долгая — от 15 дней. Дата берётся с сайта-источника.Прямой откликПриоритетный откликВаше резюме и сопроводительное письмо уходят напрямую рекрутёру компании на почту, минуя общую очередь откликов на вакансию

Технический менеджер проектов

Навыки и технологии

AnsibleDockerGitPostgreSQLPrometheusTerraformGreenplumGitLab CI/CDGrafananginxKubernetesApache HadoopClickHouse

Ключевая задача

Курировать трансформацию технологий для платформ данных и ML, запускать новые и развивать существующие инструменты анализа данных и ML в Банке Ozon.

Описание вакансии

О компании

Команда Банка Ozon создаёт и развивает сервисы для покупателей и продавцов. Мы строим банк как современный IT-продукт — с передовыми технологиями и микросервисной архитектурой. Все самые сложные и важные системы банка реализуем сами: процессинг, учётное ядро, финансовый мониторинг, переводы через Систему быстрых платежей. Среди наших продуктов — виртуальная и пластиковая карта для выгодных покупок на Ozon и за его пределами, рассрочка, банк для юридических лиц и программы финансирования продавцов.

Строим платформы для работы с большими данными и ML-моделями. С помощью этих платформ другие команды банка улучшают продукты: от антифрода и скоринга до отчётности в реальном времени и систем принятия решений.

Обязанности

Вам предстоит:

1. Руководить инициативами, которые связаны с платформами

  • собирать и приоритизировать требования от продуктовых, риск- и ML-команд
  • составлять дорожную карту на квартал и год
  • декомпозировать и ставить задачи
  • прорабатывать архитектурные решения

2. Отвечать за end-to-end поставку

  • синхронизировать команды (бэкенд-разработчики, дата-инженеры, ML-инженеры, администраторы инфраструктуры)
  • планировать релизы
  • контролировать критический путь
  • управлять зависимостями
  • риск-менеджмент

Проекты, с которыми предстоит работать:

  • платформа данных: развитие ingestion-конвейеров (batch или stream), каталог данных или data lineage, data quality и data governance, роли и доступы, self-service для команд
  • ML-платформа и MLOps: единый реестр моделей, фичестор (онлайн или офлайн), CI/CD для моделей, мониторинг качества работы моделей (онлайн или офлайн)

Требования

Для нас важны:

  • опыт управления Data- или ML-проектами
  • понимание архитектуры данных и ML: batch или stream, фичесторы, inference, мониторинг
  • умение оценивать технические решения и сроки, вести несколько инициатив параллельно
  • навык построения и оптимизации процессов разработки с прозрачной отчётностью и приоритизацией
  • сильные коммуникативные навыки: нужно синхронизировать команды, договариваться, управлять рисками и ожиданиями