Data Scientist (валидация ml моделей)

Ориентир по рынку≈ 325 000 – 375 000 ₽наша приблизительная оценка по 13 вакансиям этой роли и грейда, у работодателя вилка не указана

🏢 ОфисMiddleПолная занятость

Стоит ли откликаться

Стоит откликнуться, но спросите про деньги

Вилку работодатель не назвал, но ориентир по рынку есть: он в строке «Деньги». Вакансия к тому же свежая, откликаться лучше сейчас.

3 из 4 в норме

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

Деньги

Сумму в объявлении не указали. Ориентир на созвон: столько платят в 13 похожих вакансиях Data Scientist уровня Middle.

платят меньше325 000 – 375 000 ₽ у половины таких вакансийплатят больше

Кроме оклада: премия и пересмотр зарплаты. Размер не назван, а от него зависит доход за год.

Вилки нет

Живость

Опубликована 5 дней назад. Раньше не выкладывалась: вакансия новая, а свежие почти всегда живые.

Свежая

Описание

Обязанности: 5, требования: 5. Понятно, что за работа, ещё до отклика.

Обещают: ДМС

Подробно

Что требуют

ОбязательноMLPythonPandasNumPyGitHadoopPyTorchscikit-learnLLM

Надбавка к зарплате на этом уровне: Python +40%, Git +8%.

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

Ты специалист с опытом работы в Data Science более 3 лет? Хочешь работать на стыке DS и риск-менеджмента? Тогда тебе к нам, в Управление модельных рисков. Мы не просто валидируем модели — мы управляем модельным риском и улучшаем модельный ландшафт Банка с помощью Data Science.

О роли

Строим системы предиктивной аналитики, сценарного анализа и даже обучаем LLM-агентов (наш внутренний фреймворк AIVA) для автоматизации валидации. Наш фокус — модели, участвующие в ключевых процессах Банка по управлению рисками ALM и ликвидности. С какими моделями работаем?