- Страна
- Россия
Middle data scientist (модели ценообразования)
Оценка ИИАльфа-Банк — сильный бренд с развитой инженерной культурой. Вакансия предлагает работу над сложными и понятными бизнес-задачами (ценообразование) с полным циклом ответственности, что отлично подходит для профессионального роста Middle-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 ИИПозиция требует уверенного владения полным циклом разработки ML-моделей и понимания специфики uplift-моделирования. Основная сложность заключается в необходимости совмещать глубокие технические знания с бизнес-аналитикой и навыками презентации результатов.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в объявлении не указана, но для Middle Data Scientist в Москве рыночный диапазон составляет от 200 000 до 350 000 рублей. Альфа-Банк обычно предлагает конкурентоспособные условия, соответствующие верхней границе рынка для опытных специалистов.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
Альфа-Банк
Middle data scientist (модели ценообразования)
Опыт работы: 1–3 года
Формат работы: удалённо
*☑️* Чем предстоит заниматься
-Участие в проекте умного ценообразования банковских продуктов
-Полный цикл разработки моделей: сбор и подготовка данных, исследовательский анализ, построение uplift‑моделей, их валидация и оценка
-Планирование и анализ A/B‑тестов, оценка бизнес‑эффекта
-Продуктивизация: контейнеризация, интеграция в микросервисы, мониторинг качества предсказаний
-Сотрудничество с бизнес‑аналитиками, продукт‑менеджерами и инженерами данных
-Подготовка и проведение demo с заказчиками
-Поддержка и адаптация модели к изменяющимся данным и бизнес‑условиям
*☑️* Наши пожелания к кандидатам
-Middle DS с опытом разработки полного цикла (uplift модели как преимущество)
-Глубокие знания математики и статистики
-Опыт работы с библиотеками и фреймворками для машинного обучения
-Развитое критическое мышление. Умение формулировать гипотезы и их проверять
-Навыки работы в команде и эффективное взаимодействие со смежными специалистами
-Способность наглядно и понятно представлять результаты анализа, объяснять сложные вещи простым языком
-Умение связывать технические решения с бизнес-задачами, учитывать специфику доменной области
Контакты: Откликнуться
*🔥* Откликнуться / Откликнуться / Откликнуться
Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- Python
- Machine Learning
- Statistics
- Uplift Modeling
- A/B Testing
- Docker
- Microservices
- SQL
- Data Analysis
Возможные вопросы на собеседовании
Вакансия предполагает работу с uplift-моделями, что является ключевым навыком для задач ценообразования.
Расскажите о вашем опыте работы с uplift-моделями: какие подходы (S-learner, T-learner, X-learner) вы использовали и как оценивали их качество?
Работа включает планирование и анализ экспериментов для оценки бизнес-эффекта.
Как вы рассчитываете необходимый размер выборки для A/B-теста и какие статистические критерии используете при анализе результатов в условиях высокой дисперсии?
В обязанности входит контейнеризация и интеграция моделей в микросервисы.
Опишите ваш процесс вывода модели в продакшн: как вы организуете мониторинг качества предсказаний и обработку дрейфа данных (data drift)?
Кандидат должен уметь связывать технические решения с бизнес-задачами.
Приведите пример, когда результаты вашего анализа или моделирования напрямую повлияли на изменение бизнес-процесса или стратегии ценообразования.
Упоминается работа с данными и их подготовка.
С какими инструментами для работы с большими данными (например, Spark, SQL) вы работали и как решали проблему несбалансированных выборок в задачах классификации?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
