Альфа-Банк·Москва·20 июля
Middle data scientist (модели ценообразования)
Ориентир по рынку≈ 325 000 – 400 000 ₽наша приблизительная оценка по 16 вакансиям этой роли и грейда, у работодателя вилка не указана
🔄 ГибридMiddleПолная занятостьКорпорация
Стоит ли откликаться
Стоит откликнуться, но спросите про деньги
Вилку работодатель не назвал, но ориентир по рынку есть: он в строке «Деньги». Смущает только, что вакансия висит давно.
2 из 4 в норме
Висит давно: что спросить, чтобы не откликаться в пустоту
Деньги
Сумму в объявлении не указали. Ориентир на созвон: столько платят в 16 похожих вакансиях Data Scientist уровня Middle.
Живость
Открыта уже 91 день. Источник её держит, но за таким сроком часто стоит трудный найм или набор в резерв.
- Зарплата не указана
Описание
Обязанности: 7, требования: 7. Понятно, что за работа, ещё до отклика.
- Известно
- микросервисы
- Не сказано
- сколько дней в офисе
Что требуют
ОбязательноML
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
Участие в проекте умного ценообразования банковских продуктов
Полный цикл разработки моделей: сбор и подготовка данных, исследовательский анализ, построение uplift‑моделей, их валидация и оценка
Планирование и анализ A/B‑тестов, оценка бизнес‑эффекта
Продуктивизация: контейнеризация, интеграция в микросервисы, мониторинг качества предсказаний
Сотрудничество с бизнес‑аналитиками, продукт‑менеджерами и инженерами данных
Подготовка и проведение demo с заказчиками
Поддержка и адаптация модели к изменяющимся данным и бизнес‑условиям
Наши требования
Middle DS с опытом разработки полного цикла (uplift модели как преимущество)
Глубокие знания математики и статистики
Опыт работы с библиотеками и фреймворками для машинного обучения
Развитое критическое мышление. Умение формулировать гипотезы и их проверять
Навыки работы в команде и эффективное взаимодействие со смежными специалистами
Способность наглядно и понятно представлять результаты анализа, объяснять сложные вещи простым языком
Умение связывать технические решения с бизнес-задачами, учитывать специфику доменной области
Мы предлагаем
Интересные задачи и дружный коллектив
Заказчики с понятными задачами😊
Feature Store и AutoML (baseline решения из коробки)
Автоматизированные сервисы по выводу в пром моделей
Максимум исследования и минимум бюрократии и рутины
