- Страна
- Россия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Senior Data Scientist
Оценка ИИПозиция в структуре Газпромбанка (ЭТП) предлагает стабильность, работу с большими данными и современный стек технологий. Высокий балл обусловлен удаленным форматом работы и возможностью влиять на стратегические решения.
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль Senior уровня требует не только глубоких технических знаний в ML/DL (TensorFlow, PyTorch), но и лидерских качеств для влияния на стратегию. Работа с неструктурированными данными (видео, аудио) и облачными платформами значительно повышает порог входа.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в объявлении не указана, но для позиции Senior Data Scientist в российском финтехе рыночный диапазон составляет от 300 000 до 500 000 рублей. Учитывая масштаб ЭТП ГПБ, можно ожидать предложение в верхней границе рынка при наличии релевантного опыта.
Сопроводительное письмо
Меня заинтересовала вакансия Senior Data Scientist в Электронной торговой площадке Газпромбанка. Мой опыт работы в области машинного обучения и анализа данных составляет более 4 лет, в течение которых я успешно внедрял модели глубокого обучения с использованием PyTorch и TensorFlow, а также работал с неструктурированными данными, включая текст и изображения.
Я обладаю глубокими знаниями SQL и Python, а также опытом визуализации данных в Tableau и Power BI. Ваша вакансия привлекает меня возможностью влиять на стратегию подразделения и участвовать в создании сложных цифровых продуктов, где требуются как исследовательские навыки, так и умение доводить решения до продакшена. Уверен, что мой опыт в оптимизации алгоритмов и построении воспроизводимых пайплайнов принесет значительную пользу вашей команде.
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в Электронная торговая площадка Газпромбанка уже сейчас
Присоединяйтесь к команде ЭТП ГПБ и создавайте передовые ML-решения для крупнейшей торговой площадки!
Описание вакансии
Senior Data Scientist
Локация: Удалённо
Компания: Электронная торговая площадка Газпромбанка
ЗП: обсуждается на собеседовании
Занятость: Полная
Обязанности:
Проведение исследований и анализ экспериментов с данными (структурированными и неструктурированными: текст, изображения, видео, аудио).
Разработка и внедрение моделей машинного и глубокого обучения (TensorFlow, PyTorch, scikit-learn).
Оптимизация алгоритмов и процессов аналитики для повышения точности и производительности.
Создание дашбордов и отчётов для визуализации результатов (Tableau, Power BI).
Обеспечение качества данных: сбор, очистка, хранение и проверка данных.
Исследование рынка, поведения пользователей и конкурентной среды на основе данных.
Сотрудничество с бизнес-аналитиками, продуктовыми менеджерами и разработчиками для достижения бизнес-целей.
Разработка методик воспроизводимого кода и документации для экспериментов.
Участие в создании цифровых продуктов и услуг, реализация как исследовательских, так и прикладных решений.
Требования:
Опыт работы в Data Science не менее 4 лет, включая проекты с ML/Deep Learning.
Высокий уровень владения Python, R, SQL и библиотеками машинного обучения (TensorFlow, PyTorch, scikit-learn).
Знание статистики, методов анализа данных и алгоритмов машинного обучения.
Опыт работы с инструментами визуализации (Tableau, Power BI) и облачными платформами (AWS, GCP, Azure).
Навыки обработки неструктурированных данных (текст, изображения, видео).
Умение разрабатывать воспроизводимые эксперименты и оптимизировать алгоритмы.
Опыт взаимодействия с бизнес-командами и командой разработки.
Лидерские качества, способность влиять на стратегию подразделения.
🌐 Резюме отправлять: Откликнуться
–––
Бесплатный постинг вакансий: @freeIT_job
Забирай 📚 Базу Знаний
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Tableau
- AWS
- Azure
- Python
- GCP
- PyTorch
- Machine Learning
- SQL
- Statistics
- Deep Learning
- Scikit-learn
- TensorFlow
- Power BI
- R
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка опыта работы с различными типами данных, указанными в вакансии.
Расскажите о вашем самом сложном проекте по обработке неструктурированных данных (текст, изображения или видео). С какими проблемами вы столкнулись?
Вакансия требует навыков оптимизации и работы в продакшене.
Как вы подходите к вопросу обеспечения воспроизводимости экспериментов и оптимизации производительности моделей для высоконагруженных систем?
Проверка владения ключевым стеком технологий.
В каких случаях вы предпочтете PyTorch вместо TensorFlow, и как вы выбираете архитектуру нейронной сети для конкретной бизнес-задачи?
Оценка лидерских качеств и умения взаимодействовать с бизнесом.
Приведите пример, когда ваши аналитические выводы напрямую повлияли на бизнес-стратегию или продуктовые решения компании.
Проверка навыков работы с данными и их качеством.
Как вы организуете процесс проверки качества данных (data validation) перед обучением моделей в облачной инфраструктуре?
Похожие вакансии
MLOps Engineer
Инженер Mlops (Senior)
Senior MLOps Engineer (Platform Development / LLMOps)
Senior Data Engineer
Data Scientist Senior (Part-time)
Senior Data инженер
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!
- Страна
- Россия