Head of Applied Research

Cautam coleg care sa conduca o echipa mica si dedicata de cercetare (tu + 3 cercetatori ML specializati) intr-un proiect cu finantare clara si orizont bine definit. Rolul nu e sa fii cel mai bun researcher din echipa — e sa faci echipa sa livreze cercetare buna: rigoare metodologica reala, delimitare clara intre cercetare si dezvoltare, si livrabile concrete pe care le sustii in fata finantatorului si auditorilor.Daca vrei sa fii cel mai bun researcher individual dintr-o echipa, acest rol nu e pentru tine. Daca vrei sa faci o echipa de 4 sa livreze cercetare mai buna decat oricare din voi individual — inclusiv decat tine in ariile lor de specialitate — continua.What's in it for you Vei construi si conduce de la zero o echipa de cercetare de 4 persoane (tu + 3 cercetatori ML pe Behavioural Digital, Graph & Linkage, Identity & Biometrics), definindu-i agenda stiintifica — nu preiei o echipa deja formata, nu executi un plan de altcineva.Un proiect cu finantare clara, fazare bine definita (Faza 1: guvernanta datelor si infrastructura de cercetare; Faza 2: dezvoltarea si validarea modelelor) si livrabile concrete — nu un "cercetam ceva, poate iese ceva".Modelele echipei tale intra in productie imediat ce sunt gata — direct in flow-ul campaniilor live (8-12 pe an). Impact vizibil in piata reala, nu doar deliverable-uri in raport.Acces la date operationale reale, la scara (sute de mii de inscrieri per campanie) — nu doar la benchmark-uri academice.Autoritate metodologica reala: tu decizi ce se numeste cercetare, ce se numeste dezvoltare si cum se raporteaza distinctia asta catre finantator.Colegi seniori pe partea de Engineering, Responsible AI si DPO — nu esti singur/singura cand ai nevoie de aliniere pe partea de guvernanta.Rolul de a reprezenta componenta de cercetare in fata evaluatorilor si auditorilor externi ai proiectului — vizibilitate reala, dincolo de perimetrul echipei.Un mediu in care rezultatele negative sau nule sunt utile, atat cat sunt riguros documentate.Abonament de sanatate.What we are looking for:Sa iti pese in mod real de rigoarea metodologica — nu ca de o cerinta birocratica, ci ca de un principiu de baza. Fara asta, un proiect cu finantare CDI se transforma rapid intr-un proiect de dezvoltare cu cheltuieli neeligibile.Sa poti delimita clar cercetarea de dezvoltarea inginereasca, in fapt si in raportare — inclusiv atunci cand echipa ar prefera sa nu o faca (research e mai putin predictibil decat dev, iar tentatia de a rescrie retroactiv e mereu prezenta).Sa iti asumi rolul de coordonator, nu de "best individual contributor + admin overhead". Munca ta principala e sa faci echipa sa fie mai buna decat orice individ din ea — inclusiv decat tine, in ariile lor de specialitate.Sa iti spui parerea argumentat in fata oricui — cercetator senior din echipa, evaluator extern, auditor, DPO — si sa ceri acelasi lucru echipei tale.Sa iei GDPR-ul in serios ca principiu de design, nu ca bifa. Cand lucrezi cu date biometrice si de identitate (Art. 9), asta se vede din prima decizie de arhitectura, nu din ultimul document semnat.Sa iti pese in mod real de "AI-ul de incredere" — human-in-the-loop, testare de bias, explicabilitate, dreptul consumatorului la recurs. Nu ca de un "modul de etica" adaugat la sfarsit, ci ca de un fir rosu prin tot proiectul.Sa poti mentora — nu doar sa dai feedback, ci sa dai contextul care ii ajuta pe cei din echipa sa faca alegeri mai bune data viitoare, fara sa te mai intrebe.Sa vezi valoarea in a lucra cu date reale, zgomotoase, imperfecte, in loc de pe benchmark-uri curate — si sa transmiti aceasta orientare echipei.What you needStudii superioare (masterat sau doctorat) in domenii tehnice relevante: inteligenta artificiala / machine learning, informatica, matematica sau statistica.Minim 5 ani de experienta in cercetare aplicata de machine learning, ideal cu cel putin 2 proiecte de cercetare/inovare duse cu succes pana la implementare.Experienta demonstrabila in coordonarea unei echipe tehnice sau de cercetare — nu doar in a fi cel mai bun contributor individual.Intelegere solida a metodologiei CDI si capacitatea de a delimita clar cercetarea de dezvoltarea inginereasca — inclusiv pentru raportarea catre finantator.Cunostinte practice de machine learning aplicat pe detectarea fraudei, computer vision sau analiza comportamentala.Engleza avansata (scris si vorbit) — vei documenta, vei prezenta si vei sustine componenta de cercetare in fata evaluatorilor.Daca ai publicatii stiintifice sau certificari tehnice recunoscute in AI/ML (Google/TensorFlow, Microsoft, AWS, Databricks) din ultimii ani, te va ajuta mult.Daca ai experienta anterioara cu proiecte finantate din fonduri europene sau alte scheme CDI, e un plus concret — cunosti mecanismul de raportare si te misti cu incredere in el.Cunostintele de GDPR aplicate la date sensibile (identitate, biometrie) sunt un avantaj real, nu formal — vei lua decizii de design in mod curent pe temele astea.Experienta de lucru cu date operationale reale, la scara, e un avantaj clar — face diferenta intre "ma pot uita la ele" si "stiu ce sa le fac".