Банк ВТБ (ПАО)·Москва·7 окт.
Data Scientist (Управление процессных и финансовых моделей)
Ориентир по рынку≈ 341 000 – 550 000 ₽наша приблизительная оценка по 35 вакансиям этой роли, у работодателя вилка не указана
🏢 ОфисJuniorПолная занятость
Стоит ли откликаться
Стоит откликнуться, но спросите про деньги
Сумму в объявлении не указали. Сколько платят за похожую работу, видно в разборе. Вакансия свежая: первые отклики читают внимательнее.
3 из 4 в норме
Зарплата не указана: ваша цель, нижняя граница и фраза для первого созвона
Деньги
Сумму в объявлении не указали. Ориентир на созвон: столько платят в 35 похожих вакансиях Data Scientist, без учёта уровня.
Живость
Появилась 12 дней назад. Раньше её не выкладывали: это новая позиция, а по новым почти всегда действительно нанимают.
- Опубликована 6 октября 2026 г., 13 дней назад
- Эту вакансию уже публиковали 1 раз, первая публикация была 2 сентября 2026 г.
- Текст сверяли с источником, с публикации он не менялся
- У источника её видели сегодня
Считается по истории наблюдений за вакансией: сколько раз её переоткрывали, меняли ли текст, как долго висит. За вакансиями с hh.ru следим каждую ночь: выдача, архив и текст карточки. Это оценка по косвенным признакам, а не факт. Окончательный вывод за вами.
Описание
Расписано подробно: обязанностей 4, требований 12. Картина ясна до первого созвона.
Что требуют
ОбязательноPythonSQL
ПлюсомHadoopHiveSparkGit
Надбавка к зарплате на этом уровне: SQL +28%.
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
Разработка моделей эластичности для различных групп клиентов, кластеризации клиентов по их поведенческим характеристикам
Разработка поведенческих моделей для прогнозирования динамики объемов различных сегментов розничного портфеля Банка в множестве сценариев на периоде жизни портфеля
Разработка моделей для оценки CLTV клиентов
Разработка моделей эластичности по ставкам и другим макрофакторам для различных банковских продуктов для управления структурой баланса Банка, ликвидностью и изменения ценовой политики по продуктам
Наши требования
Высшее образование/выпускник ведущего технического и/или финансового ВУЗа
Хорошие знания и опыт практического применения теории вероятности и математической статистики
Хорошие знания основных алгоритмов и методов машинного обучение и анализа данных: линейные модели, ансамблевые методы, модели для временных рядов, модели классификации и кластеризации
Умение работать с большими объемами данных
Обязательны сильные знания Python, опыт разработки моделей на языках Python или R
Опыт работы с базами данных, владение языком запросов SQL
Хорошее знание английского языка
Опыт построения моделей прогнозирования клиентского поведения
Опыт разработки моделей для оценки CLTV клиента в банках
Опыт работы с экосистемой Apache Hadoop (HDFS, Impala, Hive, Hue)
Опыт работы с фреймворком Apache Spark (Pyspark, MLlib, Spark SQL)
Опыт работы с системой контроля версий Git
