- Страна
- Узбекистан
Откликайтесь
на вакансии с ИИ

Senior / Middle ML Engineer
Работа в крупном международном банке (OTP Group) предоставляет отличные возможности для карьерного роста и работы с большими данными. Четкая специализация банка на кредитных продуктах делает задачи ML-инженера понятными и значимыми для бизнеса.
Сложность вакансии
Позиция требует глубоких знаний в области ML и опыта работы в банковской сфере. Работа в офисе в Ташкенте может быть ограничением для кандидатов, предпочитающих удаленный формат.
Анализ зарплаты
Зарплата для Senior/Middle ML ролей в Узбекистане активно растет вслед за цифровизацией банковского сектора. Предлагаемые рыночные значения соответствуют уровню крупных финтех-компаний региона.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Откликнитесь в Ipoteka bank OTP Group уже сейчас
Присоединяйтесь к команде ведущего банка Узбекистана и развивайте ML-решения в составе международной группы OTP!
Описание вакансии
Senior / Middle ML Engineer
в Ipoteka bank OTP Group — ведущий банк Узбекистана из группы OTP, специализирующийся на ипотечных, потребительских и автокредитах.
Ташкент, Узбекистан. Офис.
Ищет Диляра Гилязова, её Откликнуться.
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Навыки
- Machine Learning
- Data Science
- Python
- SQL
Возможные вопросы на собеседовании
Важно понимать, как кандидат оценивает качество моделей в контексте банковских рисков.
Какие метрики вы считаете наиболее критичными при оценке модели кредитного скоринга и почему?
Проверка навыков работы с данными и понимания бизнес-логики.
Как вы подходите к обработке несбалансированных выборок при обучении моделей дефолта?
Оценка технического кругозора и умения выводить модели в продакшн.
Опишите ваш опыт работы с MLOps инструментами для мониторинга производительности моделей в реальном времени.
Проверка умения работать с признаками.
Какие методы отбора признаков (feature selection) вы используете для предотвращения переобучения модели?
Оценка способности объяснять сложные модели бизнесу.
Как бы вы объяснили нетехническому заказчику принцип работы модели на основе градиентного бустинга?
Похожие вакансии
Python разработчик (DWH/Data Engineering)
Data Scientist Middle+, Senior
Data Scientist
Middle+ Data инженер
Backend / ML Infrastructure / MLOps инженер
Junior Applied ML Engineer / Data Scientist
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!