AVO.UZ · Москва

Руководитель команды ML — AVO.UZ

Формировать и развивать ML-стратегию банка совместно с бизнесом, рисками, продуктом, маркетингом и IT. Определять приоритетные ML-направления и формировать...

Компания набирает: 42 вакансий

Коротко о вакансии

Зарплату работодатель не назвал — вилку обсуждают на собеседовании. В требованиях: mlflow, docker, ci/cd, api, оркестрация. Компания нанимает активно — открытых позиций сейчас 42.

Описание вакансии

Команда AVO Bank создает новый технологичный розничный банк на рынке Узбекистана. Основная концепция сервиса - клиент самостоятельно может получить все услуги банка через мобильное приложение и устройства самообслуживания.

Наш сегодняшний вызов - создать самый продвинутый digital банк в Узбекистане. Мы ищем Руководителя ML/DS команды.

Обязанности:

  • Формировать и развивать ML-стратегию банка совместно с бизнесом, рисками, продуктом, маркетингом и IT.
  • Определять приоритетные ML-направления и формировать roadmap: кредитный скоринг, оценка дохода, antifraud, propensity-модели, churn, cross-sell, next-best-action, collection и daily banking.
  • Отвечать за полный жизненный цикл ML-решений: от постановки задачи и подготовки данных до внедрения, мониторинга и оценки финансового эффекта.
  • Руководить разработкой и развитием собственной in-house Feature Platform банка, обеспечивая единый и воспроизводимый расчёт признаков для batch-, offline- и online-сценариев.
  • Развивать production ML-контур: model registry, CI/CD, API-сервисы, мониторинг качества моделей, контроль drift, версионирование и переобучение.
  • Проводить техническое и архитектурное ревью моделей, feature pipelines, ML-сервисов и интеграций.
  • Организовывать A/B-тесты и пилоты, оценивать инкрементальный бизнес-эффект ML-решений.
  • Управлять ML-проектами и командой Data Scientists: ставить задачи, контролировать качество, проводить code review, развивать специалистов и участвовать в найме.
  • Выстраивать эффективное взаимодействие с Data Engineering, backend-разработкой, Risk, Product, Marketing, CVM и другими подразделениями.
  • Формировать стандарты разработки, валидации, документирования и эксплуатации моделей.
  • Принимать ключевые решения по развитию ML-направления банка и обеспечивать внедрение моделей в реальные бизнес-процессы.

Требования:

  • Опыт технического лидерства, управления ML-проектами или командой Data Scientists.
  • Сильные практические знания Machine Learning в финтехе.
  • Опыт разработки и внедрения моделей в production.
  • Понимание полного жизненного цикла модели: подготовка данных, feature engineering, валидация, deployment, мониторинг и переобучение.
  • Глубокое понимание data leakage, selection bias, временной валидации, calibration, drift и интерпретации моделей.
  • Опыт работы с Docker, CI/CD, API-сервисами и системами оркестрации.
  • Понимание batch- и real-time-архитектур, принципов Feature Store или Feature Platform.
  • Опыт взаимодействия с Data Engineering и backend-командами.
  • Умение переводить бизнес-задачи в корректные ML-постановки и оценивать финансовый эффект решений.
  • Способность самостоятельно принимать технические и архитектурные решения в условиях быстро меняющихся требований.
  • Сильные коммуникационные навыки и умение объяснять сложные ML-решения бизнес-заказчикам.

Условия:

  • Трудоустройство в соответствии с ТК Республики Узбекистан.
  • Оплачиваемый отпуск и больничные.
  • Помощь с релокацией для тех, кто переезжает в солнечный Ташкент.
  • Высокая конкурентная заработная плата.
  • Амбициозный проект, в котором ты будешь играть одну из важнейших ролей.
Где предстоит работать

Ташкент, улица Нукус, 29А или гибрид

Вакансия опубликована 24 сентября, проверена 29.09.2026. Открыть оригинал.

Ключевые навыки

MLflowDockerCI/CDAPIоркестрацияfeature storefeature platformBig DataPythonАналитическое мышлениеМатематическая статистикаTeamleading

Как откликнуться

Отклик оформляется на странице работодателя — кнопка выше ведёт туда напрямую. Перед отправкой стоит подогнать резюме под текст вакансии: работодатели читают первые строки и ищут в них свои слова. Если рассылаете отклики десятками, посмотрите сервис автооткликов — он отправляет их за вас по заданным настройкам, до 50 в сутки. Про сам поиск работы есть разбор в статье как быстро найти работу.

Спросите нейросети о вакансии

Отвечает DeepSeek по данным этой страницы: зарплата против рынка, условия, работодатель

Вопросы по этой вакансии

Сколько платят на позиции «Руководитель команды ML»?

Вилку работодатель не назвал — обсуждать деньги придётся на собеседовании. Для ориентира: в среднем по направлению «Дата-сайентист» платят 190 000 ₽.

Какой опыт нужен?

В требованиях указано: более 6 лет. Работать нужно на месте, город — Москва.

Вакансия ещё открыта?

Да, на 29.09.2026 она активна: каждую ночь каталог сверяется с источником, закрытые предложения помечаются и уходят из списков.

О компании

AVO.UZ

Мы создаем потрясающие веб-сервисы и мобильные приложения для Банков и FinTech проектов   Мы диверсифицированная команда профессионалов с международным опытом. Создаем современные продукты, цифровые сервисы и уникальную модель клиентского опыта в банковском секторе.…

Открытых вакансий: 42

Похожие вакансии

Соседи по направлению с близкими требованиями.

Data Scientist LLM (Middle)

Зарплата не указана

СберМедИИ · Москва

Участвовать в исследовании новых данных, оценивать их качество и полноту. Разрабатывать, тестировать и поддерживать NLP модели медицинского ИИ.

Можно удалённоОт 3 до 6 летДата-сайентистОпубликована 27 сентября

RnD ML Team Lead (Sber AI)

Зарплата не указана

СБЕР · Москва

как модель хранит, обновляет и использует знание за пределами контекстного окна — по тексту, аудио, видео. — стыковка с остальными треками команды...

Более 6 летДата-сайентистОпубликована 23 сентября

Data Engineer

Зарплата не указана

Московский метрополитен · Москва

Превращать телеметрию автономного транспорта в данные, удобные для анализа: разрабатывать и запускать Spark-пайплайны, продумывать преобразования и проверки качества.

От 3 до 6 летДата-сайентистОпубликована 22 сентября

ML-разработчик (NLP/LLM)

Зарплата не указана

АНО ЦИСМ · Москва

Разработка NLP-моделей для работы с данными социальных сетей и социальных медиа. Разработка LLM-навыков для автоматизации различных задач.

Можно удалённоОт 3 до 6 летДата-сайентистОпубликована 26 сентября

Senior Data Engineer

Зарплата не указана

ИК СИБИНТЕК · Москва

Развитие новой функциональности: Разрабатывать новые ETL/ELT-процессы обработки и доставки данных из корпоративных систем в ядро хранилища.

Можно удалённоБолее 6 летДата-сайентистОпубликована 22 сентября

Data-Scientist / Аналитик прогнозирования спроса

Зарплата не указана

Магазины Ароматный Мир формата food & wine · Москва

Разработка и внедрение ML-моделей прогнозирования спроса (временные ряды + градиентный бустинг + нейросети) на уровне SKU. Автоматизация пайплайнов ретрайна...

От 3 до 6 летДата-сайентистОпубликована 23 сентября

Расчёты по этой вакансии

Пригодится до собеседования: сколько останется на руки от названной суммы, как считаются отпускные и переработки.

Ещё по направлению

Модели машинного обучения, прогнозы и рекомендации: Python, статистика, продакшен.