Data Scientist (моделирование продуктов B2B, Ozon Банк)

Ориентир по рынку≈ 325 000 – 450 000 ₽наша приблизительная оценка по 33 вакансиям этой роли, у работодателя вилка не указана

🏢 ОфисJuniorПолная занятость

≈ 325 000 – 450 000 ₽наша приблизительная оценка

Стоит ли откликаться

Стоит откликнуться, но спросите про деньги

Вилку работодатель не назвал, но ориентир по рынку есть: он в строке «Деньги». Объявление живое, и что за работа, понятно из текста.

3 из 4 в норме

Вилку не назвали: какую сумму назвать вам и ниже какой не соглашаться

Деньги

Зарплату в объявлении не раскрыли. Ориентир на созвон: столько платят в 33 похожих вакансиях Data Scientist, без учёта уровня.

платят меньше325 000 – 450 000 ₽ у половины таких вакансийплатят больше

Вилки нет

Живость

Открыта 27 дней, и признаков фиктивного найма у неё нет. Раньше не выкладывалась.

Живая

Описание

Обязанности: 6, требования: 8. Понятно, что за работа, ещё до отклика.

Обещают: аккредитованная IT-компания

Подробно

Что требуют

ОбязательноSQLMLPythonNumPyPandasscikit-learnXGBoostCatBoostHadoopSpark

Надбавка к зарплате на этом уровне: SQL +28%.

Ясно

Полный разбор в Pro

Это короткий разбор. В Pro полный: под эту вакансию и ваше резюме

Сколько просить

Не продешевите: сумма под ваше резюме, нижняя граница и готовые фразы для торга

Ваше резюме против требований

Пройдёт ли ваше резюме фильтр: что совпало с требованиями и что дописать до отклика

Спросить у работодателя

Что стоит спросить: вопросы именно к этой вакансии для первого созвона

Когда откликаться

Стоит ли спешить: за сколько дней эта компания обычно закрывает вакансии

30 дней Pro: полный разбор каждой вакансииЧто ещё входит в Pro

Наша компания

Ozon Банк — компания, в которой тесно переплетаются финансы и IT. Мы создаём новые для рынка продукты и сервисы для физических и юридических лиц. Гордимся атмосферой в командах: каждый сотрудник может влиять на процессы и пути к результату. Мы ищем профессионала, который сможет внести значительный вклад в развитие нашей команды кредитного скоринга для юридических лиц и индивидуальных предпринимателей. Многое мы уже сделали, многое еще предстоит. Нужен человек, знакомый с лучшими практиками рынка. При этом способный генерировать и реализовывать идеи, как превзойти текущие стандарты индустрии. В

О роли

Основной стек: Python, Hadoop, Pyspark, Git, Airflow.

Чем предстоит заниматься

Отвечать за разработку и поддержку ML-моделей для работы с юридическими лицами (PD, прогноз выручки, оценка залога и тд)

Развивать и поддерживать внутренний фреймворк для разработки моделей и повышения продуктивности работы команды

Генерировать и применять в моделях новые фичи на основе новых источников данных, наполнять feature store

Участвовать в постановке задачи, находить приоритетные направления для моделирования и прозрачно об этом рассказывать

Разрабатывать и поддерживать сервисы для продового расчета моделей

Анализировать эффективность моделей в проде, организовывать и дорабатывать мониторинг

Наши требования

Опыт работы в кредитном скоринге от 2 лет

Умение работать с данными (анализ, очистка, подготовка, отбор и создание признаков), навыки написания сложных SQL-запросов

Хорошее знание теории вероятностей, математической статистики и методов машинного обучения. В том числе знание типовых пайплайнов для построения скоринговых моделей

Опыт работы c пакетами для анализа данных на Python3 (numpy, pandas, polars, scikit-learn, xgboost, lightgbm, catboost, hyperopr, optuna, etc)

Общие представления о валидации и способах построения мониторинга моделей

Опыт работы с HDFS и Pyspark

Навыки создания дагов Airflow и их последующее сопровождение

Опыт работы с юридическими лицами, понимание, как устроена отчётность, какие модели и как можно применять для анализа компаний