ML Lead

Описание роли

На позиции ML Lead в компании WIT вы будете отвечать за определение и реализацию стратегии развития AI/ML-проектов в рамках продуктовой и технологической стратегии Московской биржи. Ваша ключевая задача — переводить бизнес-цели в архитектуру решений Data Science, создавать подробные дорожные карты проектов с чёткими KPI, бюджетом и оценкой экономического эффекта. Вы возглавите полный цикл разработки ML-систем: от проектирования рекомендательных механизмов и динамического ценообразования до прогнозирования спроса и обнаружения аномалий.

К основным обязанностям входят:
• Разработка и оптимизация алгоритмов на Python и SQL с применением ML/DL/NLP/RL-методов;
• Внедрение автоматизации полного цикла ML-разработки: сбор данных, обучение, деплой и мониторинг моделей;
• Активное использование LLM и AI-агентов (RAG, LangChain) для ускорения прототипирования;
• Организация и проведение A/B-тестирования, анализ результатов и внедрение статистических фреймворков;
• Руководство разработкой распределённой архитектуры данных с использованием Hadoop, Hive, Kafka;
• Набор, развитие и менторинг команды Data Science специалистов.

Уникальность вакансии

Вы получите возможность влиять на стратегию крупнейшей финансовой площадки страны — Московской биржи. WIT обеспечивает полную свободу в выборе инструментов и подходов, предлагает гибкое начало рабочего дня и полностью удалённый формат. Участие в проектах с масштабными данными и высокими требованиями к точности позволит прокачать навыки в Predictive, Prescriptive и Descriptive Modeling, Reinforcement Learning и AI-агентах. А регулярные воркшопы и внешние конференции поддержат ваш профессиональный рост.

О компании WIT

WIT — аккредитованная IT-компания, работающая с крупнейшими финансовыми институтами России. Миссия WIT — внедрять передовые AI/ML-решения для оптимизации бизнес-процессов и сокращения операционных затрат заказчиков. Компания ценит экспертизу, инновации и командную культуру, регулярно получает отраслевые награды за проекты в области Data Science и Big Data.