- Страна
- Россия
- Зарплата
- от 250 000 ₽
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Senior Data Scientist
Оценка ИИАльфа-банк — престижный работодатель с сильной инженерной культурой. Вакансия предлагает удаленный формат работы, конкурентную зарплату и возможность работать с современным стеком технологий (Hadoop, Spark, CatBoost).
Сложность вакансии
Оценка ИИПозиция уровня Senior требует не только отличного владения Python и ML-библиотеками, но и глубоких знаний в математической статистике и опыта работы с Big Data (Hadoop, Spark). Работа в банковском секторе также подразумевает высокую ответственность за точность моделей.
Анализ зарплаты
Оценка ИИПредложенная зарплата от 250 000 ₽ соответствует нижней границе рыночного диапазона для Senior Data Scientist в Москве. Опытные специалисты в финтехе часто претендуют на суммы до 450 000 ₽ и выше, однако итоговое предложение может быть значительно выше стартовой планки.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в Альфа-Банк уже сейчас
Присоединяйтесь к команде Альфа-банка и развивайте передовые рисковые модели в крупнейшем частном банке страны!
Описание вакансии
*💻 Senior Data Scientist*
от 250 000 ₽
Удалёнка
Альфа-банк — крупнейший независимый частный банк в России.
Требования:
– Физико-математическое, экономико-математическое образование.
– Хорошее знание теории вероятностей и математической статистики, методов машинного обучения.
– Умение работать с данными (анализ, очистка, подготовка, отбор и создание признаков), навыки написания SQL-запросов.
– Знание Python (в частности, библиотек, применяемых для анализа данных: NumPy, pandas, scikit-learn, XGBoost / LightGBM / CatBoost и т.п.).
– Опыт работы с Hadoop (Hive, Impala, Apache Spark) или иными реляционными базами данных.
– Опыт работы в Jira/Confluence/Bitbucket.
– Желание пробовать новые идеи и готовность непрерывно учиться новому.
– Владение английским языком на уровне, как минимум, позволяющем свободно читать специализированную литературу.
*➡️*Откликнуться
*📍 Навигация:[База знаний](https://t.me/dsproglib) • [Задачи](https://t.me/ds_problems_lib) •* Собеседования
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Python
- NumPy
- Pandas
- Machine Learning
- SQL
- Statistics
- Scikit-learn
- Apache Spark
- Hadoop
- Confluence
- Jira
- XGBoost
- LightGBM
- BitBucket
- Hive
- CatBoost
- Impala
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка фундаментальных знаний, необходимых для оценки качества моделей в банковских рисках.
Расскажите, как вы будете бороться с дисбалансом классов при обучении модели кредитного скоринга?
Оценка навыков работы с большими данными, указанными в вакансии.
В каких случаях вы предпочтете использовать Spark вместо Pandas, и как оптимизировать Spark-задачу при нехватке памяти?
Проверка понимания специфики градиентного бустинга, который активно используется в банках.
В чем ключевые различия между CatBoost, LightGBM и XGBoost с точки зрения обработки категориальных признаков?
Важно для Senior-позиции понимать бизнес-контекст.
Как вы оцениваете экономический эффект от внедрения новой модели рисков? Какие метрики, кроме ROC-AUC, вы используете?
Проверка умения работать с временными рядами и предотвращать утечку данных.
Как правильно организовать валидацию модели, если данные имеют временную структуру, чтобы избежать переобучения?
Похожие вакансии
Middle+ Data инженер
Data Engineer (AI / ML)
Senior Data Engineer
Senior Data Engineer
Senior MLE в МТС Защитник
ML разработчик (Senior)
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!