- Страна
- Россия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ

Data Scientist
Альфа-Банк — один из лидеров финтеха в России с сильной инженерной культурой. Вакансия предлагает работу над критически важными для бизнеса задачами (риски, фрод) с использованием классического, но востребованного стека.
Сложность вакансии
Позиция требует уверенного владения математическим аппаратом и специфическим стеком БД (MS SQL, Oracle). Работа в банковском секторе подразумевает высокую ответственность за точность моделей оценки рисков.
Анализ зарплаты
Зарплата в объявлении не указана, но для уровней Middle/Senior в банковском секторе Москвы рынок предлагает конкурентные условия. Указанный диапазон соответствует средним ожиданиям для опытных специалистов в финтехе.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Откликнитесь в Альфа-Банк уже сейчас
Присоединяйтесь к команде Альфа-Банка и создавайте передовые модели оценки рисков, откликнувшись через Runello-бот!
Описание вакансии
Data Scientist
Грейд: Middle/Senior
Стек: SQL, MS SQL, Oracle, Python, pandas, numpy, scikit-learn, scipy
Data Scientist в Альфа Банк. Задачи: построение моделей оценки кредитного риска, выявление мошенничества, работа с данными.
Откликнуться через Откликнуться ↓
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Навыки
- Python
- NumPy
- Pandas
- SQL
- Scikit-learn
- Oracle Database
- Microsoft SQL Server
- SciPy
Возможные вопросы на собеседовании
Важно понимать, как кандидат справляется с несбалансированными выборками, типичными для задач фрода.
Какие методы борьбы с дисбалансом классов вы использовали в задачах выявления мошенничества?
Проверка навыков работы с банковскими СУБД.
В чем заключаются основные различия при оптимизации тяжелых запросов в MS SQL и Oracle?
Оценка понимания бизнес-метрик в кредитовании.
Какие метрики качества модели (кроме ROC-AUC) наиболее критичны для оценки кредитного риска и почему?
Проверка владения библиотеками scipy/numpy для кастомных задач.
Расскажите о случае, когда стандартных методов scikit-learn было недостаточно и вам пришлось использовать scipy для оптимизации или статистических тестов.
Проверка понимания жизненного цикла модели.