Senior Data Scientist
Оценка ИИСильный бренд банка, четкие задачи по разработке риск-моделей и современный стек (MLOps). Гибридный график и расширенный соцпакет делают предложение привлекательным для Senior-специалистов в Казахстане.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сложность вакансии
Оценка ИИПозиция требует глубокого понимания банковской специфики (риски, антифрод) и опыта работы с полным циклом ML (от идеи до мониторинга в продакшене). Высокая планка по стажу (от 3 лет) и необходимость взаимодействия с валидаторами усложняют отбор.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в объявлении не указана, но для позиции Senior Data Scientist в банковском секторе Казахстана (Алматы) рыночные предложения обычно начинаются от 1 200 000 KZT и выше. Учитывая требования к MLOps и опыту в рисках, кандидат может претендовать на верхнюю границу рынка.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
Мы в АО «Bereke Bank» ищем Senior Data Scientist — человека, который ведёт модель от постановки задачи до мониторинга и не теряет к ней интерес после релиза. Для кредитных рисков (розница и корпоративный бизнес), портфельные модели, взыскание (soft/hard collection) и антифрод.
Что предстоит:
*▪️* самостоятельно вести DS-решения от идеи до production
*▪️* вместе с бизнесом формулировать и проверять гипотезы
*▪️* разбираться, почему модель деградирует, и что с этим делать
*▪️* объяснять результаты бизнесу и валидаторам
*▪️* развивать инструменты команды и делиться опытом
Что для нас важно:
*✔️* от 3 лет в Data Science в банке, МФО или финтехе и практика разработки риск-моделей
*✔️* уверенная работа с данными: EDA, feature engineering, контроль качества
*✔️* понимание мониторинга: data drift, concept drift, деградация качества
*✔️* понимание production ML: контейнеризация, API, CI/CD, версионирование
*✔️* умение объяснять сложное простым языком
Что мы предлагаем
*▪️* гибридный формат работы в Алматы
*▪️* ДМС со стоматологией
*▪️* фитнес
*▪️* команду с крутым вайбом,
*▪️* развивать инструменты команды и делиться опытом
Если всё это про тебя — в телеграм Откликнуться
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- Data Science
- EDA
- Feature Engineering
- MLOps
- Docker
- CI/CD
- API
- Python
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка понимания жизненного цикла модели и умения поддерживать её качество.
Расскажите о вашем опыте работы с Data Drift и Concept Drift: как вы их обнаруживали и какие меры предпринимали для исправления ситуации?
Важно для банковского сектора, где модели должны быть прозрачны для регуляторов.
Как вы обычно объясняете работу сложных ансамблевых моделей или нейросетей бизнес-заказчикам и валидаторам?
Вакансия предполагает самостоятельное ведение решений до продакшена.
Опишите ваш стек для вывода ML-моделей в production: как вы используете Docker, CI/CD и организуете API?
Проверка предметных знаний в области кредитных рисков.
Какие специфические признаки (features) вы считаете наиболее значимыми при построении моделей для Soft Collection?
Оценка навыков feature engineering и работы с данными.
С какими проблемами качества данных в банковских системах вы сталкивались и как решали их на этапе Feature Engineering?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
