Альфа-Банк·Москва·7 окт.
Data scientist (направление HR)
Ориентир по рынку≈ 341 000 – 550 000 ₽наша приблизительная оценка по 35 вакансиям этой роли, у работодателя вилка не указана
🔄 ГибридJuniorПолная занятостьКорпорация
Стоит ли откликаться
Стоит откликнуться, но спросите про деньги
Вместо вилки в объявлении «доход: размер заработной платы обсуждается»: что это значит в цифрах, придётся выяснять. Вакансия свежая: первые отклики читают внимательнее.
3 из 4 в норме
Зарплата не указана: ваша цель, нижняя граница и фраза для первого созвона
Деньги
Вместо вилки в объявлении «доход: размер заработной платы обсуждается». Ориентир на созвон: столько платят в 35 похожих вакансиях Data Scientist, без учёта уровня.
- Кроме оклада: премия. Размер не назван, а от него зависит доход за год.
Живость
Появилась 12 дней назад. По свежим вакансиям почти всегда действительно нанимают.
Описание
Расписано подробно: обязанностей 7, требований 7. Картина ясна до первого созвона.
- Обещают
- ДМС со стоматологией, гибкий график и коворкинг
- Не сказано
- сколько дней в офисе
Что требуют
ОбязательноPythonSparkMLMLOps
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
Чем предстоит заниматься
Разрабатывать и развивать ML/AI-решения для продуктов HR Tech и платформы Alfa People
Самостоятельно проходить полный цикл работы над задачей: от формулировки проблемы и дизайна решения до внедрения и оценки эффекта
Использование AI ассистентов в работе
Проводить исследования, запускать эксперименты, валидировать гипотезы через продуктовые и бизнес-метрики
Участвовать в production-внедрении моделей, улучшать качество и устойчивость пайплайнов, работать над воспроизводимостью и сопровождением решений
Плотно взаимодействовать с продактами, аналитиками, разработкой и бизнес-заказчиками, помогая переводить бизнес-задачи в ML-решения
Быть технической опорой для команды: помогать в декомпозиции задач, ревьюить решения, делиться опытом, повышать инженерную и исследовательскую зрелость команды
Наши требования
Уверенное владение Python, Spark и классическим ML-стеком
Практический опыт разработки и внедрения ML-решений с измеримым бизнес-эффектом
Хорошее понимание одной или нескольких областей
Самостоятельно брать на себя неопределённую задачу, структурировать её и доводить до результата
Опыт production-внедрения моделей: понимание MLOps-подходов, retraining-процессов, мониторинга, качества данных и устойчивости решения
Способность не только обучить модель, но и выбрать правильную постановку задачи, аргументировать подход и объяснить его бизнесу
Зрелость в коммуникации: умение работать на стыке DS, продукта и бизнеса без постоянной внешней директивы
Мы предлагаем
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
