- Страна
- Россия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ

Data Scientist / ML-инженер
Т-Банк — один из лидеров финтеха с сильной инженерной культурой и огромными объемами данных. Вакансия предлагает работу над сложными задачами в известном бренде Т-Data, что гарантирует профессиональный рост.
Сложность вакансии
Высокая сложность обусловлена необходимостью сочетать глубокие знания математики с инженерными навыками внедрения моделей. Работа в Т-Банке предполагает высокие стандарты качества кода и понимание продуктовых метрик.
Анализ зарплаты
Зарплата в объявлении не указана, однако для позиций уровня Middle/Senior Data Scientist в крупных российских финтех-компаниях рынок предлагает конкурентные условия. Т-Банк обычно находится в верхнем дециле рыночных предложений.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Откликнитесь в Т-Банк уже сейчас
Присоединяйтесь к команде Т-Data и создавайте передовые ML-решения для миллионов клиентов Т-Банка!
Описание вакансии
Data Scientist / ML-инженер Т-Банк
Местоположение: Москва, Санкт-Петербург, Казань, Новосибирск, Екатеринбург
Формат работы: Офис
Опубликована: 14.04.2026
Требования:
• Развитие AI/ML-моделей и компонентов домена
• Масштабирование NLP в клиентском опыте (CX)
• Работа на стыке математики и инженерии
• Продуктовое мышление
О компании
Т-Data — аналитический бренд Т-Технологий, который предоставляет аналитику и бизнес-решения на ее основе. Команда превращает сырые данные в источники бизнес-ценности.
Откликнуться опубликована в LinkedIn у Откликнуться
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Навыки
- NLP
- Machine Learning
- Python
- Mathematics
- Product Thinking
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка практического опыта масштабирования NLP-решений, указанного в требованиях.
Расскажите о вашем опыте масштабирования NLP-моделей в высоконагруженных системах. С какими основными проблемами вы сталкивались?
Оценка продуктового мышления и умения связывать ML-метрики с бизнес-результатами.
Как вы определяете успех ML-модели с точки зрения клиентского опыта (CX)? Приведите пример, когда улучшение модели напрямую повлияло на бизнес-показатели.
Проверка инженерных навыков и понимания жизненного цикла модели.
Опишите ваш типичный стек инструментов для доведения ML-модели от прототипа до продакшена. Как вы обеспечиваете воспроизводимость экспериментов?
Оценка математической подготовки.
Какие архитектуры трансформеров вы считаете наиболее эффективными для задач классификации текстов в реальном времени и почему?
Проверка умения работать в команде и аргументировать решения.
Как вы принимаете решение о выборе между сложной SOTA-моделью и более простым, но интерпретируемым решением?
Похожие вакансии
Team Lead MLOps / Tech Lead
Data Science / ML Engineer
Data инженер Middle+ Senior
Data инженер Middle
AI/ML Engineer
Senior Data Engineer
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