- Страна
- Россия
Senior DS-специалист
Оценка ИИАльфа-Банк — один из лидеров в области ML в России с сильной инженерной культурой. Вакансия предлагает работу над масштабными задачами под руководством опытных экспертов, что гарантирует профессиональный рост.
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 ИИРоль требует высокого уровня экспертизы в ML и DS, а также умения работать в крупном финтехе с высокими требованиями к качеству моделей. Ожидается опыт полного цикла разработки: от анализа данных до внедрения в продакшн.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в объявлении не указана, но для позиций Senior Data Scientist в Москве рыночный диапазон составляет от 350 000 до 550 000 рублей. Альфа-Банк обычно предлагает конкурентоспособные условия, соответствующие или превышающие средние показатели по финтех-отрасли.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Контакты для отклика
Откройте контакты, указанные в вакансии.
Описание вакансии
Senior DS-специалист в Альфа-Банк
*📍* Москва
Dmitry Ruzanov (Data Science Director, Head of ML&AI Department в Альфа-Банк) ищет Data Science специалистов уровня Middle и Senior в Департамент по разработке. Предстоит работать над развитием ML- и DS-решений, решать прикладные бизнес-задачи с использованием данных, строить и внедрять модели, а также взаимодействовать с продуктовыми и техническими командами.
Откликнуться или отправляйте резюме Откликнуться, Откликнуться
Peers Media: карьера и бизнес
Чтобы разместить свою вакансию, заполните форму по ссылке
#АльфаБанк #DataScience #DataScientist #MachineLearning #ML #DS #Senior #Москва
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Data Science
- Machine Learning
- Python
- MLOps
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка понимания жизненного цикла модели в крупной организации.
Расскажите о самом сложном кейсе внедрения ML-модели в продакшн: с какими техническими и бизнес-препятствиями вы столкнулись?
Важно для банковской сферы, где интерпретируемость часто критична.
Какие методы интерпретации моделей вы используете и как объясняете результаты работы алгоритмов бизнес-заказчикам?
Оценка технической глубины кандидата.
Как вы подходите к выбору метрик для оценки качества модели, если данные сильно несбалансированы?
Проверка навыков работы с данными в больших масштабах.
Опишите ваш опыт работы со стеком Big Data (Spark, Hadoop) при подготовке признаков для моделей.
Оценка софт-скиллов и лидерских качеств для уровня Senior.
Как вы приоритизируете задачи в условиях ограниченных ресурсов и конфликтующих требований от разных продуктовых команд?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
