Руководитель направления продвинутой HR-аналитики

Наша команда помогает бизнесу принимать правильные решения на основе анализа данных. Мы отвечаем за качество, актуальность и доступность данных из всех HR-систем. Разрабатываем, внедряем, поддерживаем отчетность и HR-метрики, строим HR-BI-дашборды.

Основные цели и вызовы для Руководителя направления

• Построение современной экосистемы данных, на основе которых команды и руководители смогут принимать решения и реализовывать задачи в рамках стратегии банка.
• Разработка методологии и архитектуры данных, упорядоченного подхода к работе с данными для разных команд и клиентов.
• Развитие AI-экспертизы внутри HR-команд.

Ключевые задачи

• Разработка и внедрение стратегии управления данными, стандартов, лучших практик и инструментов, охватывающих все аспекты работы с данными в HR.
• Исследование ландшафта, выявление зависимостей и создание архитектуры данных для дирекции.
• Проактивное сотрудничество с командами управления и другими подразделениями банка для построения оптимальной архитектуры данных, процессов управления ими, а также интеграции управленческих и аналитических решений, обеспечивающих достижение общих целей.
• Разработка необходимых автоматизаций и использование существующих решений банка.
• Определение необходимых индикаторов качества данных (DQI).
• Внедрение и развитие инициатив по использованию AI/ML-решений для повышения эффективности решения задач управления.
• Поддержка принятия решений на основе данных, обеспечение аналитической поддержки ключевых бизнес-процессов.
• Развитие команды дата-экспертов (DE, DA, DS), формирование и развитие экспертизы по работе с AI-инструментами.

Экспертиза

Наши ожидания

• Уверенные знания и практический опыт в области ML; мониторинг моделей, логирование экспериментов и моделей.
• Опыт продуктового внедрения LLM.
• Опыт построения RAG-систем.
• Желание и умение решать NLP-задачи без LLM: регулярные выражения, классические BERT-подобные классификаторы и т. д.
• Умение самостоятельно реализовать весь пайплайн деплоя ML-модели в прод: от постановки гипотезы до мониторинга работы модели.
• Умение самостоятельно генерировать идеи, общаться с бизнесом, планировать эксперименты, объяснить все сложное простыми словами.
• Опыт построения или трансформации подходов к работе с данными в сложной продуктовой или технологической среде.
• Опыт работы с большим объёмом разрозненных данных, в идеале — с чувствительными / персональными данными.
• Опыт взаимодействия с несколькими стейкхолдерами и внутренними клиентами, умение выступать партнёром для бизнеса и продуктовых команд.
• Готовность быть «играющим тренером» в команде на постоянной основе.
• Опыт решения задач, связанных с практическим применением данных для бизнеса и продуктовых решений.
• Высшее образование в области информационных технологий, математики, статистики или смежных дисциплин.

Бенефиты для сотрудников

• Широкая зона ответственности: возможность коммуницировать с различными командами и стейкхолдерами для достижения общих целей.
• Высокий уровень свободы: возможность искать и внедрять новые применения технологий внутри бизнес-процессов банка.
• Культура открытости, поддержки и взаимопомощи.
• Заработная плата в соответствии с рынком, ДМС со стоматологией с первых дней работы, доплаты по больничным листам, различные виды страхования, а также льготные условия на продукты банка и партнёров.
• Страхование выезжающих за рубеж, скидки на корпоративные продукты, тренажёрный зал в офисе.
• Особые условия по нашим продуктам, например, ипотеке, банковским картам.
• Или накопительным счетам и вкладам.
• Комфортный гибридный формат работы.