Middle data scientist (модели юр.лиц)

Ориентир по рынку≈ 341 000 – 400 000 ₽наша приблизительная оценка по 12 вакансиям этой роли и грейда, у работодателя вилка не указана

🌍 УдалённоMiddleПолная занятостьКорпорация

≈ 341 000 – 400 000 ₽наша приблизительная оценка

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 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

Вместо вилки в объявлении «доход: размер заработной платы обсуждается». Ориентир на созвон: столько платят в 12 похожих вакансиях Data Scientist уровня Middle.

платят меньше341 000 – 400 000 ₽ у половины таких вакансийплатят больше

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

Вилки нет

Живость

Опубликована 11 дней назад. Свежие вакансии почти всегда живые.

Свежая

Описание

Обязанности: 7, требования: 6. Понятно, что за работа, ещё до отклика.

Обещают: ДМС со стоматологией, гибкий график и коворкинг
Не сказано: как оформят и из каких стран можно работать

Подробно

Что требуют

ОбязательноMLPythonXGBoostCatBoostscikit-learnPandasNumPySparkHadoopHive

ПлюсомRAG

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

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

Чем предстоит заниматься

Заниматься построением моделей прогнозирования показателей клиентов, чувствительности, склонности к продуктам банка, прогнозирования различных характеристик клиентов

Разрабатывать пайплайны для обработки данных с использованием LLM

Оптимизировать существующие модели банка

Тестировать новые источники данных для моделей

Генерировать и тестировать гипотезы для улучшения процесса кредитования юридических лиц с помощью моделей

Совместно с командами DE, MLOps, мониторинга внедрять модели в промышленные процессы

Презентовать бизнесу результаты работы, обсуждать применение моделей

Наши требования

Знание классического ML

Опыт построения uplift-моделей, моделей чувствительности, моделей рекомендаций

Промышленный опыт разработки и внедрения моделей на табличных данных

Уверенное владение ML-стеком Python: lightgbm/xgboost/catboost, Scikit-Learn, Pandas, Numpy

Умение работать с инструментами Spark, Hadoop, Hive

Знание SQL

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