yandex
Страна
Россия
LeadУдалённоПолная занятость

Team Lead Data Science

ИИОценка ИИ

Отличная вакансия от одного из лучших работодателей России с сильным ИТ-брендом. Предлагаются масштабные задачи, современный стек, гибкие условия работы (удаленка/гибрид) и отличный соцпакет, включая ДМС и обучение.

Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.


Вакансия из открытого источника
Пожаловаться
+400% приглашений от HR

Улучшите резюме под эту вакансию

Возьмём требования и создадим новую версию резюме с акцентом на нужный опыт

Сложность вакансии

ЛегкоСложно
ИИОценка ИИ

Позиция требует сильных технических навыков в классическом ML и Big Data стеке, а также подтвержденного опыта лидирования команды и взаимодействия с бизнесом. Дополнительную сложность добавляет специфика банковских продуктов и необходимость внедрения онлайн-моделей.

Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.

Анализ зарплаты

Медиана350 000 ₽
Рынок280 000 ₽ – 450 000 ₽
ИИОценка ИИ

Заработная плата в объявлении не указана и обсуждается по итогам собеседования, однако предусмотрены квартальные премии. Рыночные оценки для позиции Team Lead Data Science в Москве находятся на высоком уровне, и Альфа-Банк обычно предлагает конкурентоспособные условия.

Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.

Сопроводительное письмо

Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме

Иллюстрация сопроводительного письмаИллюстрация сопроводительного письма

Описание вакансии

TEAM LEAD DATA SCIENCE В АЛЬФА-БАНК, Москва

В Альфа-Банк требуется Team lead data science.

Чем предстоит заниматься:

Руководить направлением разработки моделей ML, вести бэклог, проводить ревью, мотивировать команду;

Заниматься построением моделей чувствительности, склонности к продуктам банка, прогнозирования различных характеристик клиентов;

Оптимизировать существующие модели банка;

Тестировать новые источники данных для моделей;

Генерировать и тестировать гипотезы для улучшения процесса кредитования юридических лиц с помощью моделей;

Совместно с командами DE, MLOps, мониторинга внедрять модели в промышленные процессы;

Презентовать бизнесу результаты работы, обсуждать применение моделей.

Пожелания к кандидатам:

Знание классического ML;

Опыт построения uplift-моделей, моделей чувствительности, рекомендательных моделей;

Промышленный опыт разработки и внедрения моделей на табличных данных;

Уверенное владение ML-стеком Python: lightgbm/xgboost/catboost, Scikit-Learn, Pandas, Numpy;

Умение работать с инструментами обработки и хранения данных: Spark, Hadoop, Hive;

Опыт взаимодействия и выстраивания отношений с бизнесом, выстраивания командной работы, лидирования направления разработки моделей.

Будет большим плюсом:

Опыт работы с банковскими продуктами;

Опыт разработки и внедрения онлайн-моделей.

Что предлагают:

Стабильный и прозрачный доход: размер заработной платы обсуждается по итогам собеседования + квартальная премия по результатам KPI;

Гибкий график работы: вы сможете планировать время так, как удобно вам и вашей команде;

Полную удалёнку или гибрид на выбор, а также уютный ИТ-хаб в Москве, Санкт-Петербурге, Екатеринбурге и сезонный коворкинг в Сочи;

Сложные и интересные задачи, современный стек технологий;

Заботу о вашем здоровье: программа ДМС с первых дней работы, куда входит стоматология, обслуживание в лучших клиниках города, страхование и компенсация 10-ти дней больничного;

Возможность вертикального и горизонтального карьерного роста: регулярно проходят тренинги, вебинары, митапы и демо-дни;

Оплату посещения профильных конференций и курсов, помогаем с подготовкой к публичным выступлениям и написанием статей на Хабр;

Доступ к бесплатным корпоративным библиотекам Alpina Digital, МИФ и бизнес-изданий;

Работа у трижды лучшего работодателя РФ по версии hh.ru, Forbes, РБК;

Программа развития AI-грамотности: треки по работе с нейросетями от базового до продвинутого уровня.

Откликнуться с резюме.

Контакты: Откликнуться

#ЛовецВакансий #вакансия

Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ

Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.

Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ

Навыки

  • Python
  • LightGBM
  • XGBoost
  • CatBoost
  • Scikit-learn
  • Pandas
  • NumPy
  • Apache Spark
  • Hadoop
  • Apache Hive
  • Machine Learning
  • Uplift Modeling

Возможные вопросы на собеседовании

Вакансия предполагает руководство командой и ведение бэклога. Важно понять управленческий подход кандидата.

Расскажите о вашем опыте управления командой Data Science: как вы распределяете задачи и мотивируете сотрудников?

В требованиях указан опыт построения uplift-моделей и моделей чувствительности.

Какие подходы и метрики вы используете для оценки эффективности uplift-моделей на практике?

Роль включает совместную работу с DE и MLOps для вывода моделей в прод.

Опишите ваш самый успешный опыт внедрения ML-модели в промышленный процесс. С какими трудностями вы столкнулись?

Стек включает инструменты обработки больших данных.

В каких сценариях вы предпочтете использовать PySpark вместо Pandas для подготовки признаков?

Позиция требует генерации гипотез для кредитования юрлиц.

Какие специфические источники данных и признаки могут быть полезны для оценки кредитного риска юридических лиц?

Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.

Похожие вакансии

Россия
более 1000 офферов получено
4.9

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!