- 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
Меня заинтересовала вакансия Data Scientist в команде BD&AI Скоринг и верификация компании Билайн. Мой опыт в построении предиктивных моделей для финтеха и уверенное владение стеком Python, Spark и SQL позволяют мне эффективно решать задачи кредитного скоринга и предотвращения мошенничества. Я имею успешные кейсы работы с табличными данными и внедрения ML-решений в продуктив.
Особенно меня привлекает возможность заниматься ML-research в области NLP и анализа графов, а также оптимизировать пайплайны на кластере. Я привык работать в среде Git, Jira и Confluence, ценю структурированный подход и использование ООП в разработке моделей. Уверен, что мои навыки помогут усилить ваши B2B и B2C продукты.
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
- Python
- PySpark
- SQL
- Machine Learning
- Statistics
- Probability Theory
- OOP
- Git
- Jira
- Confluence
- NLP
- Graph Analysis
- Neural Networks
- Fraud Prevention
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
Data Scientist (Senior)
Data инженер (Senior)
Data Analyst / Data Scientist (Fintech / Payments)
ML разработчик (Senior)
MLOps Engineer
Инженер Mlops (Senior)
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!
- Страна
- Россия