Страна: Россия

+500% приглашений

Откликайтесь
на вакансии с ИИ

SeniorВ офисеПолная занятость

Data Scientist

Name: Quick Offer — сервис для поиска работы на hh.ru
Brand: Quick Offer
SKU: quick-offer-saas
Availability: InStock
Rating: 4.9 (682 reviews)

Альфа-Банк — престижный работодатель с сильной инженерной культурой. Вакансия предлагает работу над критически важными для бизнеса задачами (риски, фрод) с использованием классического, но востребованного стека.

Вакансия из Quick Offer Global, списка международных компаний

Пожаловаться

Сложность вакансии

ЛегкоСложно

Роль требует уверенного владения SQL для работы с различными СУБД (Oracle, MS SQL) и глубоких знаний классического ML. Работа в финтехе подразумевает высокую ответственность за точность моделей оценки рисков.

Анализ зарплаты

Медиана350 000 ₽

Рынок220 000 ₽ – 500 000 ₽

Зарплата в объявлении не указана, но для Middle/Senior Data Scientist в Москве рыночный диапазон составляет от 250 000 до 450 000 рублей. Альфа-Банк обычно предлагает конкурентные условия, соответствующие верхней границе рынка.

Меня заинтересовала вакансия Data Scientist в Альфа-Банке, так как я обладаю глубоким опытом работы с банковскими данными и построением моделей оценки рисков. Мой опыт работы со стеком SQL (MS SQL, Oracle) и библиотеками Python (pandas, scikit-learn) позволяет мне эффективно решать задачи по выявлению мошенничества и анализу кредитных рисков.

Я ценю Альфа-Банк за технологичность и сильную экспертизу в финтехе. Уверен, что мои навыки в разработке и внедрении ML-моделей помогут усилить вашу команду и повысить точность прогнозирования в ключевых бизнес-процессах банка.

+250% к просмотрам

Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Откликнитесь в Альфа-Банк уже сейчас

Присоединяйтесь к команде Альфа-Банка и создавайте передовые ML-решения для крупнейшего частного банка страны!

Описание вакансии

Data Scientist

Грейд: Middle/Senior

Стек: SQL, MS SQL, Oracle, Python, pandas, numpy, scikit-learn, scipy

Data Scientist в Альфа Банк. Работа в финтех-направлении, построение моделей оценки кредитного риска, выявление мошенничества, анализ данных.

Откликнуться через Откликнуться ↓

#datascience #sql #middle #office

+400% к собеседованиям

Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Навыки

SQL
Microsoft SQL Server
Oracle Database
Python
Pandas
NumPy
Scikit-learn
SciPy

Возможные вопросы на собеседовании

Важно понимать, как кандидат работает с несбалансированными данными, что типично для задач фрода и кредитных рисков.

Какие методы борьбы с дисбалансом классов вы применяли в задачах выявления мошенничества?

Проверка навыков оптимизации запросов к банковским БД.

В чем основные различия в синтаксисе и оптимизации запросов между MS SQL и Oracle, с которыми вы сталкивались?

Оценка понимания бизнес-метрик в банковской сфере.

Какие метрики качества модели (кроме ROC-AUC) наиболее критичны для оценки кредитного риска и почему?

Проверка владения основным стеком.

Расскажите о самом сложном пайплайне обработки данных, который вы реализовывали с помощью pandas и scipy.

Оценка опыта доведения модели до продакшена.

Как вы организуете процесс мониторинга качества моделей после их внедрения в эксплуатацию?

Похожие вакансии

до 300 000 ₽

1000+ офферов получено

Устали искать работу? Мы найдём её за вас

Quick Offer улучшит ваше резюме, подберёт лучшие вакансии и откликнется за вас. Результат — в 3 раза больше приглашений на собеседования и никакой рутины!

Россия

Откликайтесьна вакансии с ИИ

Data Scientist

Анализ зарплаты

Сопроводительное письмо