Forward-Deployed Architect, Credit Analytics & ML Platforms

Автоматический пересказ вакансии на русском. Полный текст на языке оригинала и форма отклика — на сайте работодателя.

Архитектор Forward Deployed Engineering для разработки платформы кредитной аналитики для регулируемого финансового бизнеса в Великобритании и Ирландии. Отвечает за инженерную архитектуру, production-код и превращение моделей и дашбордов в надёжную ML-платформу.

Задачи

• Переводить бизнес-задачи в архитектуру, план поставки и критерии приёмки, выявлять пробелы в требованиях, данных и зависимостях
• Проектировать путь от рабочих моделей и дашбордов до production-ready ML-платформы с общими компонентами и конфигурацией под портфели
• Строить воспроизводимые пайплайны подготовки данных, feature engineering, обучения, валидации, скоринга и деплоя с версионированием кода, данных и моделей
• Совместно с лидом по моделированию прорабатывать расчёт PD, досрочного погашения, lifetime risk и оценок потерь, обеспечивать согласованность бизнес-определений
• Укреплять фундамент данных: трассировка результатов до источника, разбор проблем качества данных, документирование допущений и автоматические проверки
• Повышать надёжность аналитического приложения на Snowflake: деплой, тестирование, права доступа, интеграция с выходами моделей
• Внедрять практики MLOps: повторяемые релизы, мониторинг, обработка сбоев, откаты и операционная документация
• Проектировать приватность, контроль доступа, аудируемость и governance моделей, делать проверки валидации, стабильности и fairness практичными
• Вести технические обсуждения, ревьюить код, разблокировать инженеров и информировать клиента о прогрессе, рисках и архитектурных решениях
• Оценивать, где NL/LLM-аналитика добавит ценность, не теряя фокус на достоверных данных и надёжных моделях

Требования

• Опыт проектирования и поставки production data или ML систем с ответственностью за результат, а не только за прототипы и диаграммы
• Сильный hands-on Python и SQL, умение самостоятельно разбираться в данных, ревьюить код моделей и реализовывать ключевые части решения
• Практический опыт MLOps: воспроизводимые пайплайны, версионирование моделей и данных, тестирование, деплой, мониторинг
• Опыт с облачными data-платформами и современными хранилищами, особенно Snowflake, понимание доступа к данным, производительности, стоимости и ограничений деплоя
• Понимание оценки моделей, калибровки, утечки данных, изменения популяций и разницы между качеством модели и надёжностью системы
• Умение работать с неполной документацией и противоречивыми бизнес-определениями, превращая находки в поддерживаемый код и документацию
• Сильная коммуникация с клиентом на английском, умение объяснять trade-offs нетехническим стейкхолдерам и брать ответственность за решения
• Опыт лидерства небольшой технической команды при активном участии в реализации

Условия

• Работа с регулируемым финансовым бизнесом в Великобритании и Ирландии
• Прямое взаимодействие с бизнес- и технологическими командами клиента
• Техническое окружение: Snowflake, SQL, Python, Streamlit, Azure ML, AI-ассистенты разработки

Навыки

• Python
• SQL
• Snowflake
• Streamlit
• Azure ML
• MLOps
• LLM
• text-to-SQL