- Страна
- Казахстан
Chief Data Officer / CDO
Оценка ИИВысокая позиция уровня C-level в известной финтех-компании с возможностью прямого влияния на бизнес. Четко очерченные задачи и прямой контакт с первым лицом делают вакансию крайне привлекательной для амбициозных лидеров.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Улучшите резюме под эту вакансию
Возьмём требования и создадим новую версию резюме с акцентом на нужный опыт
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль CDO требует редкого сочетания глубокой технической экспертизы в ML/Data Engineering и стратегического понимания банковской экономики. Необходимость строить функцию с нуля в регулируемой среде значительно повышает планку ответственности.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИДля позиции CDO в крупном финтехе Казахстана (Алматы) предлагаемая роль соответствует рыночным ожиданиям для топ-менеджмента. Уровень компенсации для таких позиций обычно включает значительную фиксированную часть и бонусы за достижение бизнес-показателей.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
*🔝*ВАКАНСИЯ: ВАКАНСИЯ: Chief Data Officer / CDO
ЛОКАЦИЯ: Алматы | Solva
*💼* Преимущественно офисный формат
*☄️*Закажи услугу: ТРУДОУСТРОЙСТВО ТОП-МЕНЕДЖЕРА
*📱*+7 963 970 64 70
*👉*Откликнуться
*🔶*Роль для человека, который умеет не рассказывать про Data Strategy, а строить data-функцию своими руками и показывать её эффект в деньгах.
Здесь нужен сильный CDO с банковским или финтех-бэкграундом, который понимает экономику кредитного продукта, умеет запускать ML в промышленную эксплуатацию и готов создать Data & AI-функцию практически с нуля.
*⭐️* Ключевая задача:
Построить полноценную Data & AI-функцию и превратить данные в реальный инструмент роста и эффективности бизнеса.
*⭐️* Задачи:
— Сформировать Data & AI-функцию практически с нуля.
— Определить архитектуру и приоритеты развития data-направления.
— Выстроить аналитический контур.
— Запустить и развивать Data Governance.
— Внедрять ML-модели в промышленную эксплуатацию.
— Связать data-инициативы с экономикой кредитного продукта.
— Работать в регулируемой среде.
— Показывать измеримый бизнес-эффект от data-решений.
— Взаимодействовать напрямую с первым лицом компании.
— Лично включаться в реализацию, а не только управлять командой.
Это роль для человека, которому интересно не прийти в готовую систему, а создать её и увидеть прямой результат своих решений в бизнесе.
*⭐️* Требования:
— Опыт построения или серьёзной трансформации data-функции.
— Релевантный опыт в банке, финтехе, BNPL или необанке.
— Понимание экономики кредитных продуктов.
— Практический опыт вывода ML-моделей в production.
— Опыт построения Data Governance.
— Опыт развития аналитической функции.
— Умение работать в регулируемой среде.
— Готовность совмещать стратегическую роль с практической реализацией.
*📩*КОНТАКТЫ:
Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- Data Strategy
- Machine Learning
- Data Governance
- Data Architecture
- Fintech
- Banking
- MLOps
- Business Analytics
Возможные вопросы на собеседовании
CDO в Solva должен понимать, как данные влияют на прибыль. Этот вопрос проверяет знание юнит-экономики кредитования.
Как именно внедрение ML-моделей в скоринг или апселл повлияет на P&L кредитного продукта в краткосрочной и долгосрочной перспективе?
Вакансия предполагает создание функции с нуля. Важно понять приоритеты кандидата.
Опишите ваш план действий на первые 90 дней: с чего вы начнете выстраивание Data-архитектуры и Data Governance?
В финтехе критически важно соблюдение регуляторных норм.
С какими основными сложностями при работе с данными в регулируемой банковской среде вы сталкивались и как их решали?
Вакансия требует практического участия, а не только менеджмента.
Расскажите о самом сложном кейсе вывода ML-модели в production, где вам пришлось лично участвовать в решении технических проблем.
Проверка навыков управления изменениями и взаимодействия с топ-менеджментом.
Как вы будете аргументировать перед CEO необходимость инвестиций в Data Governance, если прямой финансовый эффект от него виден не сразу?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
