- Страна
- Россия
- Зарплата
- 300 000 ₽ – 450 000 ₽
Data Scientist (Антифрод)
Оценка ИИОтличная вакансия с конкурентной зарплатой, возможностью удаленной работы и работой над социально значимым продуктом в сфере безопасности. Четко обозначенные уровни (Middle/Senior) и интересные задачи делают предложение очень привлекательным.
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 ИИРабота в антифроде требует не только сильных навыков в ML (градиентный бустинг, работа с дисбалансом классов), но и умения работать с высоконагруженными системами в реальном времени. Высокий порог входа обусловлен необходимостью глубокого понимания предметной области финтеха и рисков.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИПредложенная вилка 300 000 – 450 000 ₽ полностью соответствует рыночным ожиданиям для Middle+/Senior Data Scientist в Москве. Верхняя граница в 450к является очень сильным предложением даже для опытных специалистов.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
300 000 – 450 000 ₽/месяц
Удаленка или офис, Фултайм
Сейчас мы расширяем команду и ищем DS-специалистов уровня Middle и Senior. Мы занимаемся развитием платформы интеллектуального управления безопасностью финансовых потоков. Наши ML-решения в реальном времени оценивают транзакции на предмет мошенничества, комплаенс-рисков и других нежелательных действий...(Откликнуться)
**⚠️ Будьте внимательны: иногда мошенники маскируют свои схемы под вакансии реальных компаний, никому не передавайте доступ к своим аккаунтам или устройствам.
Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- Python
- SQL
- Machine Learning
- Anti-fraud
- Data Science
Возможные вопросы на собеседовании
Антифрод — это классическая задача с сильным перекосом классов. Важно знать, как кандидат оценивает качество модели в таких условиях.
Какие метрики качества вы бы использовали для оценки модели антифрода и почему Precision/Recall здесь важнее, чем Accuracy?
В антифроде важна скорость принятия решения. Кандидат должен понимать ограничения инференса.
Как вы будете оптимизировать ML-модель для работы в режиме реального времени с жесткими SLA по времени ответа?
Мошенники постоянно меняют паттерны поведения. Важно понять, как кандидат борется с деградацией модели.
Как вы планируете отслеживать и обрабатывать концептуальный дрейф (concept drift) в данных о транзакциях?
В антифроде часто используются графовые признаки. Проверка знаний в этой области.
Имели ли вы опыт работы с графовыми признаками или сетевым анализом для выявления цепочек мошеннических операций?
Важно понимать, как кандидат готовит данные для обучения, чтобы избежать утечек.
Как правильно организовать валидацию на временных рядах (Time-series cross-validation), чтобы избежать заглядывания в будущее?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
