- Страна
- Россия
Эксперт Data Science
Оценка ИИМТС Банк — стабильный и крупный работодатель с развитой инженерной культурой. Вакансия предлагает работу с современным стеком (MLOps, Airflow) и возможность влиять на бизнес-показатели через ML, что отлично подходит для Senior-специалиста.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Улучшите резюме под эту вакансию
Возьмём требования и создадим новую версию резюме с акцентом на нужный опыт
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует глубоких знаний в области классического машинного обучения и MLOps, а также умения работать с банковской спецификой и маркетинговой оптимизацией. Высокие требования к техническому стеку (Airflow, Docker, MLflow) и опыту проведения A/B тестов.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в объявлении не указана, однако для позиции Senior Data Scientist в российском финтехе рыночный диапазон составляет от 300 000 до 450 000 рублей. МТС Банк обычно предлагает конкурентоспособные условия, соответствующие этим ожиданиям.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Контакты для отклика
Откройте контакты, указанные в вакансии.
Описание вакансии
МТС Банк
Эксперт Data Science
*☑️* Что нужно делать
-Разработка ML-моделей прогнозирования склонности клиентов к продуктам и каналам коммуникаций
-Маркетинговая оптимизация для повышения доходности базы
-Подготовка данных для обучения и применения моделей
-Исследование новых источников данных и разработка признаков для повышения качества моделей
-Проведение полного цикла обучения, валидации и внедрения моделей в промышленную эксплуатацию
-Проведение A/B тестов и анализ результатов внедрения моделей
-Мониторинг качества моделей и организация процессов переобучения
*☑️* Кого мы ищем
-Техническое/математическое/экономическое образование
-Python, машинное обучение (sklearn, catboost/lightgbm/xgboost, statsmodels, numpy/pandas), визуализация и профилирование данных
-Опыт работы с MLOps (mlflow, dvc, git, docker)
-SQL, написание и оптимизация запросов
-Airflow
-Опыт работы с Oracle будет плюсом
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Python
- Machine Learning
- Scikit-learn
- CatBoost
- LightGBM
- XGBoost
- statsmodels
- NumPy
- Pandas
- MLflow
- DVC
- Git
- Docker
- SQL
- Apache Airflow
- Oracle
- A/B Testing
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка понимания специфики банковского маркетинга и работы с оттоком/склонностью.
Какие признаки (feature engineering) вы бы выделили как наиболее значимые для модели прогнозирования склонности клиента к кредитному продукту?
Оценка навыков работы с MLOps инструментами, указанными в вакансии.
Расскажите о вашем опыте настройки пайплайнов в MLflow и DVC: как вы организуете версионирование данных и моделей?
Проверка умения оценивать бизнес-эффективность моделей.
Как вы подходите к дизайну A/B теста для проверки эффективности новой модели маркетинговой оптимизации? Какие метрики будут ключевыми?
Оценка навыков работы с данными и SQL.
С какими сложностями вы сталкивались при оптимизации тяжелых SQL-запросов в Oracle или других СУБД при подготовке витрин данных для ML?
Проверка владения градиентным бустингом.
В каких случаях вы предпочтете CatBoost вместо LightGBM, и как вы боретесь с переобучением в этих моделях?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
