Стажёр в команду департамента «Занять и сберегать»
Оценка ИИОтличный старт для карьеры в топовой экосистеме с сильной инженерной культурой. Стажировка в Сбере дает доступ к уникальным данным и современным технологиям, хотя уровень компенсации для стажёров обычно фиксирован и ниже рыночного для Middle-специалистов.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сложность вакансии
Оценка ИИПозиция стажёра предполагает наличие крепкой теоретической базы в ML и статистике, а также владение стеком Python/SQL/Spark. Основная сложность заключается в высоком конкурсе и необходимости продемонстрировать глубокое понимание алгоритмов на интервью.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИДля стажировок в Москве в крупных технологических компаниях вилка обычно составляет от 40 000 до 70 000 рублей в месяц при частичной занятости. Предложение Сбера соответствует рыночным стандартам для начинающих специалистов без опыта.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
Стажёр в команду департамента «Занять и сберегать» / ПАО Сбербанк
*🗺* Москва.
Обязанности:
- Ценообразование
- Uplift-моделирование
- Задачи ранжирования
- Модели склонности
Требования:
- Студент последних курсов университета
- Понимание классического ML на хорошем уровне
- Знания статистики и теории вероятностей
- Хорошие знания Python/SQL/Bash/Spark
*➡* Откликнуться
Вакансии │ Стажировки │ За рубежом │ Удалёнка │ БИГТЕХ │ Мероприятия │ По всему миру │ IT и DIGITAL
*🐣* Софи - первый ai ассистент для автооткликов и поиска работы.
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- Python
- SQL
- Bash
- Spark
- Machine Learning
- Statistics
- Probability Theory
- Uplift Modeling
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка фундаментальных знаний, необходимых для работы с данными.
Расскажите, в чем разница между L1 и L2 регуляризацией и в каких случаях стоит использовать каждую из них?
Вакансия включает задачи по Uplift-моделированию, что является специфической областью ML.
Что такое Uplift-моделирование и чем оно отличается от классической задачи классификации?
Работа в Сбере часто связана с большими данными, где Bash и Spark незаменимы.
Как бы вы оптимизировали SQL-запрос или Spark-джобу, если она работает слишком медленно на большом объеме данных?
Проверка знаний математической статистики.
Что такое p-value и как вы будете интерпретировать результаты A/B теста, если p-value меньше 0.05?
Оценка навыков работы с признаками.
Как вы будете обрабатывать пропуски и категориальные признаки перед подачей данных в модель градиентного бустинга?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
