- Страна
- Россия
- Зарплата
- 144 513 ₽ – 255 000 ₽
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Data Scientist (Middle)
Оценка ИИИнтересный проект в крупном банке с прозрачной вилкой оплаты для штата и ИП. Однако, проектная занятость (от 35 рабочих дней) может быть менее привлекательной для тех, кто ищет долгосрочную стабильность.
Сложность вакансии
Оценка ИИПозиция уровня Middle требует уверенного владения стеком ML и понимания бизнес-контекста. Дополнительную сложность могут составить строгие требования к оформлению резюме и проверка на отсутствие предыдущих подач в Альфа-Банк.
Анализ зарплаты
Оценка ИИПредложенная ставка 255 000 руб. (Gross) для ИП соответствует среднерыночным значениям для Middle Data Scientist в России. Оплата в штате (144 513 руб. на руки) находится чуть ниже медианы для опытных специалистов в финтехе, но компенсируется стабильностью крупного бренда.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в Альфа-Банк уже сейчас
Отправьте свое резюме Дмитрию, чтобы принять участие в разработке ML-решений для одного из крупнейших банков страны!
Описание вакансии
🆔 3430
📅 Дата публикации: 16.04.2026 07:30
🥇 Data Scientist (Middle)
📍 Локация/Гражданство: РФ
🎓 Грейд: Middle
📆 Срок проекта: от 35РД
💰 Ставки:
🇷🇺 Штат (на руки): 144 513 руб./мес (на руки)
🇷🇺 ИП (gross): 1 500 руб./час Справочно: ориентировочная среднемесячная выплата Gross 255 000 руб./мес
💻 Требования:
— Middle DS с опытом разработки полного цикла (uplift модели как преимущество)
— Глубокие знания математики и статистики
— Опыт работы с библиотеками и фреймворками для машинного обучения
— Развитое критическое мышление. Умение формулировать гипотезы и их проверять.
— Навыки работы в команде и эффективное взаимодействие со смежными специалистами.
— Способность наглядно и понятно представлять результаты анализа, объяснять сложные вещи простым языком.
— Умение связывать технические решения с бизнес-задачами, учитывать специфику доменной области
⚠️ Особые условия:
— Кандидату от 23-45 лет?
— Подавался ли кандидат в течении года к клиенту?
— Работал ли кандидат у клиента? (альфа банк)
❗️ Обязательные данные по кандидату при подаче:
● ФИО
● Дата рождения
● Страна+Город
● Грейд
● Ставка
● Личная почта
● Телефон
● Оценить требования ДА/НЕТ, в соответствии с наличием опыта.
● ВСЕ ТРЕБОВАНИЯ ИЗ ЗАПРОСА ОТРАЖЕНЫ В ПРОЕКТАХ РЕЗЮМЕ
Менеджер: Откликнуться
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Python
- Machine Learning
- Statistics
- Mathematics
- Uplift Modeling
Возможные вопросы на собеседовании
Вакансия предполагает работу в банковском секторе, где uplift-моделирование часто используется для оптимизации маркетинговых кампаний.
Расскажите о вашем опыте работы с uplift-моделями: какие подходы (S-learner, T-learner, X-learner) вы использовали и как оценивали их эффективность?
В требованиях указано умение формулировать и проверять гипотезы.
Опишите процесс проверки статистической гипотезы на реальном проекте: как вы выбирали размер выборки и боролись с проблемой множественной проверки гипотез?
Важно понимать, как кандидат переводит бизнес-задачу на язык данных.
Приведите пример, когда техническое решение напрямую повлияло на бизнес-метрики компании. Как вы измеряли этот эффект?
Для Middle-специалиста критически важно знание инструментов разработки.
Какие библиотеки для градиентного бустинга вы предпочитаете (XGBoost, LightGBM, CatBoost) и в каких ситуациях выбор одной библиотеки предпочтительнее другой?
Работа в крупном банке требует навыков презентации.
Как вы объясните нетехническому заказчику, почему модель ошибается в определенных случаях и какие риски это несет для бизнеса?
Похожие вакансии
ML разработчик (Middle)
ML разработчик Middle Middle+
Data инженер Middle+
Разработчик MLOps (Python)
Data Engineer Python (Middle)
Middle Data Science (Проект Альфа)
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!