- Страна
- Россия
- Зарплата
- 450 000 ₽ – 460 000 ₽
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Data Scientist (Senior / middle+)
Оценка ИИВакансия предлагает очень высокую заработную плату для российского рынка (выше среднего), удаленный формат работы и интересные R&D задачи в банковской сфере. Использование современных технологий (RL, GNN) делает роль привлекательной для профессионального роста.
Сложность вакансии
Оценка ИИВысокая сложность обусловлена требованиями к глубоким знаниям в узких областях, таких как RL и графовые нейросети, а также необходимостью опыта работы с Big Data стеком (Spark, HDFS). Позиция предполагает уровень Senior/Middle+, что подразумевает наличие подтвержденного опыта внедрения моделей в бизнес.
Анализ зарплаты
Оценка ИИПредложенная зарплата в 450 000 – 460 000 рублей на руки значительно превышает медиану для Senior Data Scientist в России, которая обычно составляет 300 000 – 380 000 рублей. Это топовое предложение для аутстафф-модели.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в Volna уже сейчас
Отправьте свое резюме напрямую рекрутеру в Telegram, чтобы обсудить участие в R&D проектах по монетизации нейросетей.
Описание вакансии
Data Scientist (Senior / middle+)
Локация: Удаленно в РФКомпания: Volna (аутстафф)
ЗП: от 450 000 до 460 000 р. на руки
Занятость: Полная
Оформление: ИП/ООО (российское)
О ПРОЕКТЕ:
Отдел Монетизации нейронных сетей, отдел отвечает за разработку R&D решений для Core-бизнеса банка.
ТРЕБОВАНИЯ:
- Знания в RL и Графовых нейросетях
- Отличные знания в области классического ML и DL
- Подтверждённый опыт реализации и внедрения моделей в бизнес-процессы
- Как большой плюс - опыт в построении моделей рисков
- Опыт работы с ""джентельменским"" набором DL инженера: torch, pandas, numpy, networkX, PyG, matplotlib, classicML libs
- Опыт работы с системами хранения и обработки данных, у нас hdfs/spark
💬 Резюме отправлять: Откликнуться
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Reinforcement Learning
- Graph Neural Networks
- Machine Learning
- Deep Learning
- PyTorch
- Pandas
- NumPy
- NetworkX
- PyTorch Geometric
- Matplotlib
- HDFS
- Apache Spark
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка глубоких знаний в одной из ключевых специализаций вакансии.
Расскажите о вашем опыте работы с графовыми нейросетями (GNN). Какие архитектуры вы использовали и для каких бизнес-задач?
Оценка практических навыков в области обучения с подкреплением.
С какими алгоритмами RL вы работали и как решали проблему баланса между исследованием (exploration) и использованием (exploitation)?
Проверка умения работать с большими данными, что критично для банковских проектов.
Опишите ваш опыт оптимизации Spark-задач при обработке данных для обучения моделей. Как вы боретесь с перекосом данных (data skew)?
Оценка понимания специфики банковских рисков, упомянутых как плюс.
В чем заключаются основные особенности построения моделей кредитного скоринга или оценки рисков по сравнению с классическими задачами классификации?
Проверка навыков доведения модели до продакшена.
Расскажите о самом сложном кейсе внедрения модели в бизнес-процесс. С какими техническими или организационными трудностями вы столкнулись?
Похожие вакансии
Senior MLOps инженер
Senior MLOps инженер
Senior Data Engineer
Python разработчик (DWH/Data Engineering)
Data Scientist Middle+, 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!