Перейти к содержимому
search
work Вакансия на FreelanceSpace опубликовано 12.12.2025

Techlead (Team Lead)

apartmentMoscow Exchange scheduleПолная занятость publicУдалённо badgeВедущий
send Откликнуться

Публичная страница вакансии: прозрачные условия, быстрый отклик, понятный следующий шаг. Для работодателя — качественный воронко-трафик, для исполнителя — ясные требования без “воды”.

description

Описание вакансии

🆔BD-10544
📅 Дата публикации: 25.11.2025 11:00

🥇 Techlead (Team Lead)

🇧🇾💰 Месячная ставка (на руки) до:
Рассматриваем ваши предложения

🇷🇺💰 Месячная ставка (на руки) до:
Рассматриваем ваши предложения

📍 Локация/Гражданство: РФ, РБ, Казахстан, Кыргызстан, Армения, Азербайджан / Гражданство: РФ/дружественные страны
🏠 Формат работы: Удалённо
🎓 Грейд: Team Lead
📆 Срок проекта: Длительный срок, возможен отказ в соответствиями с условиями договора, если проекты будут приостановлены
🚀 Старт проекта: ASAP

📌 О проекте:
Офис по развитию ИИ. Команда: Развитие DATA.

📎 Задачи:
— Определять и реализовывать стратегию развития AI/ML-проектов в рамках продуктовой и технологической стратегии Московской биржи.
— Трансформировать бизнес-цели в архитектуру решений Data Science и чёткие дорожные карты с KPI, сроками и оценкой экономического эффекта.
— Руководить разработкой и внедрением ML-систем (рекомендательные системы, прогнозирование, динамическое ценообразование, выявление аномалий, моделирование пользовательского поведения и др.).
— Разрабатывать и оптимизировать алгоритмы на Python/SQL с применением современных ML/DL/NLP/RL-методов.
— Внедрять автоматизацию полного цикла ML-разработки: от сбора данных и обучения моделей до деплоя и мониторинга качества.
— Активно использовать LLM и AI-агентов для ускорения прототипирования и автоматизации повторяющихся задач.
— Организовывать и проводить A/B-тесты, анализировать результаты, внедрять фреймворки для статистического тестирования.
— Набирать, развивать и менторить команду Data Science.

💻 Требования:
— Опыт руководства ML/AI-командой и управления несколькими сложными проектами одновременно.
— 8+ лет опыта в Data Science/ML, включая hands-on разработку.
— Глубокие знания Python, SQL, основных библиотек (NumPy, Pandas, Scikit-Learn, LightGBM, CatBoost, PyTorch и др.).
— Опыт в Predictive/Prescriptive/Descriptive Modeling, Reinforcement Learning, NLP, AI-агентах, RAG, LangChain.
— Владение методами A/B-тестирования, статистического анализа, оптимизационных моделей.
— Навыки построения архитектуры больших данных (Hadoop, Hive, Kafka SQL) и интеграции с корпоративными системами.
— Опыт работы с бизнес-ориентированными задачами: персонализация, удержание клиентов, прогноз спроса, обнаружение мошенничества.
— Английский — не ниже Upper-Intermediate.
— Опыт публичных выступлений и публикаций.
— Разработка open-source инструментов в области Data Science.
— Сертификации в области Agile, Data Science или Big Data.

⚠️ Особые условия:
— Срок подачи резюме до 27.11.2025 09:00

❗️ Обязательные данные по кандидату при подаче:
● ФИО
● Страна + Город
● Грейд
● Ставка
● Срок выхода на проект
● Опыт на позиции Techlead, лет:
● Опыт в роли Team Lead, лет:
● Образование (год окончания/вуз/специальность)
● Наличие сопроводительного письма в резюме (в формате: "Занимаюсь разработкой более 3-х лет. Разрабатываю …, использую в работе …. Имею навыки работы с …, а также …")
● Краткое описание достижения на каждом проекте
● Ранее работал на проектах Мосбиржи?
● Есть ли у кандидата родственники среди сотрудников ГК Московская биржа?
● Оценить требования ДА/НЕТ, в соответствии с наличием опыта.

Требования к резюме:

1️⃣ Полное ФИО и дата рождения
2️⃣ Локация
3️⃣ Срок выхода на проект
4️⃣ Формат оформления: ИП/самозанятость/штат
5️⃣ Минимальная зарплатная ставка
6️⃣ Контакты: телефон, Telegram, e-mail
7️⃣ Описание проектов:
— название
— роль в команде
— стек технологий
— описание задач и результатов

📩 Отправляйте резюме с указанием ID вакансии (например, «00058554 Ruby on Rails») и всей информации из запроса на e-mail: или в личку .

#vacancy #работа #job #remote #удалёнка #OmegaVacancy
#Python #SQL #ML #DL #NLP #RL #LLM #AI #NumPy #Pandas #ScikitLearn #LightGBM #CatBoost #PyTorch #RAG #LangChain #Hadoop #Hive #Kafka #Senior #Fintech #Banking
#BD-10544
tips_and_updates
Как откликнуться эффективно
  • arrow_right1–2 релевантных кейса (ссылки/скриншоты)
  • arrow_rightСроки и формат работы (когда на связи)
  • arrow_right2–3 уточняющих вопроса по задаче
handshake
Рекомендации работодателю
  • arrow_rightОпишите результат и критерии приёмки
  • arrow_rightУкажите бюджет/вилку — это повышает качество откликов
  • arrow_rightСразу обозначьте сроки и доступность по коммуникациям