- Страна
- Россия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Стажер/антифрод-аналитик
Оценка ИИОтличный старт карьеры в известном финтех-бренде с сильной инженерной культурой. Работа в Ozon Банке дает доступ к большим данным и реальным кейсам в области безопасности.
Сложность вакансии
Оценка ИИПозиция начального уровня (стажер), однако требует уверенного владения Python и SQL, а также понимания алгоритмов машинного обучения, что является стандартом для финтех-индустрии.
Анализ зарплаты
Оценка ИИДля стажерских позиций в Москве в сфере Data Science и аналитики зарплата обычно варьируется от 40 000 до 80 000 рублей в зависимости от количества рабочих часов. Ozon Банк обычно предлагает конкурентные условия для стажеров, соответствующие рыночным ожиданиям.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в Ozon Банк уже сейчас
Присоединяйтесь к команде Ozon Банка и начните карьеру в сфере антифрода, работая с передовыми технологиями анализа данных!
Описание вакансии
Стажер/антифрод-аналитик.
Локация: #Москва.
Опыт: не требуется.
Зарплата: ₽. Обсуждается на собеседовании.
Компания: Ozon Банк.
Обязанности:• Борьба с мошенничеством;
• Борьба с дропами;
• Автоматизация процессов внутри команды.
Требования:• Знание Python, SQL, библиотек анализа данных и машинного обучения
*✈* Откликнуться
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Python
- SQL
- Machine Learning
- Data Analysis
- Pandas
- NumPy
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка базовых навыков манипуляции данными, необходимых для анализа транзакций.
Как бы вы объединили две таблицы в SQL, чтобы найти всех пользователей, у которых не было транзакций за последний месяц?
Оценка понимания специфики работы антифрод-систем.
Какие признаки (features) в данных могут указывать на то, что аккаунт является 'дропом'?
Проверка навыков программирования на Python для автоматизации.
Напишите функцию на Python, которая находит дубликаты в списке транзакций по ID и времени.
Оценка знаний в области ML, указанных в требованиях.
Какие метрики качества модели (Precision, Recall, F1) наиболее важны в задаче обнаружения мошенничества и почему?
Проверка логического мышления и понимания бизнес-процессов.
Если количество ложноположительных срабатываний системы резко выросло, какие шаги вы предпримете для анализа причин?
Похожие вакансии
Стажер data science (ИИ в агростраховании)
Стажёр Deep Learning (RecSys для Anti‑Fraud)
Стажёр — Data Science в команду Antifraud Авито
ML-инженер (Intern)
Стажер (Risk modelling&research)
Стажёр — Data Science (Antifraud)
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!