- Страна
- Россия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ

Стажер по прогнозированию
Отличная возможность для старта карьеры в топовой экосистеме. Сбер предлагает сильную школу менторства и реальные задачи, хотя зарплата для стажеров обычно фиксированная и невысокая.
Сложность вакансии
Позиция начального уровня, ориентированная на студентов. Основная сложность заключается в необходимости совмещать работу с очным обучением и базовых знаниях в области временных рядов.
Анализ зарплаты
Зарплаты стажеров в Сбере обычно соответствуют рыночному уровню для крупных технологических компаний России, варьируясь в зависимости от количества рабочих часов в неделю.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Откликнитесь в Сбербанк уже сейчас
Начни свою карьеру в крупнейшем банке страны — подай заявку на стажировку в Сбер прямо сейчас!
Описание вакансии
Стажер по прогнозированию / ПАО Сбербанк
*🗺* Москва.
Обязанности:
- Проектирование и обучение модели прогнозирования временных рядов
Требования:
- Обучение в российском ВУЗе на 2-6 курсе бакалавриата и специалитета или 1-2 курсе магистратуры (очная форма)
*➡* Откликнуться
Вакансии │ Стажировки │ За рубежом │ Удалёнка │ БИГТЕХ │ Мероприятия │ По всему миру │ IT и DIGITAL
*🐣* Софи - первый ai ассистент для автооткликов и поиска работы.
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Навыки
- Data Analysis
- Python
- Machine Learning
- Time Series Forecasting
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка базовых знаний в области, указанной в обязанностях.
Какие методы прогнозирования временных рядов вы знаете и в чем их различия?
Важно понимать, как кандидат оценивает качество своей работы.
Какие метрики качества (например, MAE, RMSE, MAPE) лучше всего подходят для оценки моделей прогнозирования и почему?
Проверка владения основным инструментом DS.
Расскажите о своем опыте работы с библиотеками Pandas и Scikit-learn для обработки данных.
Оценка способности кандидата справляться с типичными проблемами данных.
Как вы будете обрабатывать пропуски или аномалии в исторических данных перед обучением модели?
Проверка соответствия формальным требованиям вакансии.