- Страна
- Россия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Data Scientist Middle / Senior Scoring
Оценка ИИИзвестный бренд, работа с большими данными и современный стек технологий. Вакансия предлагает интересные задачи на стыке классического ML и R&D (NLP, графы), что делает её привлекательной для профессионального роста.
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует глубоких знаний классического ML, статистики и опыта работы с большими данными через Spark. Высокая планка ожиданий по опыту в финтехе и умению внедрять модели в продакшн.
Анализ зарплаты
Оценка ИИВ вакансии зарплата не указана, но для позиций Middle/Senior Data Scientist в Москве рыночный диапазон составляет от 250 000 до 450 000 рублей. Билайн обычно предлагает конкурентоспособные условия, соответствующие рынку крупных технологических компаний.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в Билайн уже сейчас
Присоединяйтесь к команде Билайн и создавайте передовые скоринговые модели для миллионов пользователей!
Описание вакансии
Data Scientist Middle / Senior Scoring
Локация: Удалённо
Компания: Билайн
ЗП: обсуждается на собеседовании
Занятость: Полная
Сейчас у вас есть возможность присоединиться к лучшей команде BD&AI Скоринг и верификация в качестве Data Scientist.
Итак, вам предстоит:
Развитие скоринговых моделей.
Построение предиктивных моделей для задач B2C и B2B кредитования, страхования и e-commerce.
Создание современных решений для задач предотвращения мошенничества.
Разработка моделей fraud prevention.
Поиск новых и применение актуальных методов для улучшения широкого круга задач.
ML-research в области NLP, анализа графов и нейронных сетей.
Внедрение разработок в продуктив.
Усовершенствование пайплайнов и оптимизация расчетов на кластере.
Мы будем рады рассмотреть тебя, если у тебя есть:
Успешный профессиональный опыт работы в финтех индустрии не менее 1 года, или стаж в DS и ML более 2 лет.
Опыт построения моделей с помощью классического ML-стека.
Навыки работы с Python, (py)Spark, SQL, уверенные знания теории вероятности и статистики.
Понимание ООП и структур данных.
Кейсы с применением собственных методик в анализе данных и построении моделей на табличных данных.
Хорошие отношения с Git, Jira, Confluence.
🌐 Резюме отправлять: Откликнуться
–––
Бесплатный постинг вакансий: @freeIT_job
Забирай 📚 Базу Знаний
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Git
- Python
- Machine Learning
- SQL
- Statistics
- NLP
- PySpark
- Confluence
- Fraud Prevention
- Jira
- Neural Networks
- Probability Theory
- OOP
- Graph Analysis
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка понимания специфики работы с несбалансированными данными, характерными для задач фрода.
Как вы подходите к проблеме дисбаланса классов при обучении моделей Fraud Prevention?
Оценка навыков работы с Big Data инструментами, указанными в вакансии.
Расскажите о вашем опыте оптимизации Spark-джобов при обработке больших объемов данных для скоринга.
Проверка теоретической базы, необходимой для Data Scientist.
Какие статистические критерии вы используете для оценки стабильности скоринговой модели во времени (например, PSI)?
Оценка исследовательского потенциала кандидата.
Как бы вы применили графовые алгоритмы для выявления мошеннических схем в телеком-данных?
Проверка инженерной культуры.
Каких принципов ООП вы придерживаетесь при написании кода для ML-пайплайнов?
Похожие вакансии
ML разработчик (Senior)
Senior / Middle+ Data Scientist
MlOps / Python Backend Engineer (ML)
Data Scientist Senior
Senior/Middle Data Engineer
Senior Data Scientist
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!