- Страна
- Колумбия
Risk Data Scientist Middle+
Оценка ИИПривлекательная позиция в быстрорастущем финтех-стартапе с использованием современного стека технологий. Предложение включает помощь с релокацией в Колумбию, что является отличным шансом для международного карьерного роста.
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 ИИТребуется солидный опыт (3+ года) и владение полным циклом ML (от разработки до мониторинга), а также готовность к релокации в Латинскую Америку. Дополнительную сложность создает необходимость знания специфики банковских рисков и свободного владения английским языком.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИВ объявлении не указана зарплата, однако для позиции Middle+ Data Scientist в международном финтехе с релокацией в Латинскую Америку рыночные предложения обычно находятся в диапазоне 4000–6000 USD. Это соответствует уровню жизни в регионе и квалификации специалиста.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
Risk Data Scientist Middle+ / Banco Plata *✅*
Colombia (помогают с релокацией)
Banco Plata is a tech platform powered by AI that is redefining the financial experience in Mexico. Plata's mission is to simplify the financial experience.
Требования к кандидату:
- 3+ years of hands-on Data Science experience
- Full ML model lifecycle: development, deployment, monitoring
- Experience in banking or financial services preferred
- Strong foundation in ML algorithms and feature engineering
- Proficient in Python, SQL, Airflow, Git, BI / Streamlit
- Education in Mathematics, Physics, Computer Science, or STEM
- B1 or higher English level for communication
Читать подробнее:
Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- Python
- SQL
- Airflow
- Git
- Streamlit
- Machine Learning
- Feature Engineering
- Data Science
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка понимания специфики работы с финансовыми рисками и умения оценивать качество моделей.
Какие метрики вы считаете наиболее критичными при оценке моделей кредитного риска и почему?
Оценка навыков работы с данными и понимания бизнес-логики.
Расскажите о самом сложном кейсе проектирования признаков (feature engineering) в вашей практике. Как это повлияло на точность модели?
Проверка технической грамотности в области деплоя и поддержки моделей.
Как вы организуете процесс мониторинга ML-моделей после их вывода в продакшн, чтобы вовремя заметить деградацию качества?
Оценка опыта работы с инструментами оркестрации.
Опишите ваш опыт работы с Airflow: как вы структурируете DAG для обработки больших объемов данных?
Проверка теоретической базы.
В каких случаях вы предпочтете градиентный бустинг нейронным сетям при работе с табличными данными в банковской сфере?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
