- Страна
- Россия
Стажер (Risk modelling&research)
Оценка ИИОтличный старт для карьеры в Data Science: работа в топовой компании с сильной инженерной культурой и понятными процессами. Стажировка в Сбере высоко котируется на рынке труда.
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 ИИПозиция стажера предполагает наличие сильной математической базы и базовых навыков ML, но не требует многолетнего опыта. Основная сложность заключается в высоком конкурсе и необходимости пройти многоэтапный отбор в Сбер.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата для стажеров в Сбере обычно соответствует рыночным стандартам для крупных технологических компаний в Москве. Точные цифры зависят от количества рабочих часов в неделю (20, 30 или 40).
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
Стажер (Risk modelling&research) / Сбер. IT
*🗺* Москва.
Обязанности:
- участвовать в полном цикле разработки модели: постановка задачи, сбор данных, разработка ML-модели, подготовка…
Требования:
- бакалавриат/магистратура в области компьютерных наук, статистики, математики или другой релевантной области (н…
*➡* 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
- Machine Learning
- Statistics
- Mathematics
- Python
- Data Analysis
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка понимания основ машинного обучения, необходимых для моделирования рисков.
Какие метрики качества классификации вы бы использовали для оценки модели кредитного скоринга и почему?
Оценка навыков работы с данными, что является ключевой частью обязанностей.
Расскажите, как вы обычно подходите к этапу предобработки данных и борьбы с выбросами?
Проверка теоретической подготовки в области статистики.
Что такое переобучение модели и какими способами его можно предотвратить?
Оценка владения инструментарием.
Какие библиотеки Python вы чаще всего используете для анализа данных и построения моделей?
Проверка мотивации и интереса к конкретной области.
Почему вам интересно заниматься именно моделированием рисков в банковской сфере?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
