Мидл дата-инженер, ML, Ozon Банк

Ориентир по рынку≈ 70 000 – 150 000 ₽наш грубый ориентир по 159 вакансиям этого грейда на рынке, без учёта специальности: у работодателя вилка не указана

🏢 ОфисJuniorПолная занятость

≈ 70 000 – 150 000 ₽наша приблизительная оценка

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

Вилку работодатель не назвал. Грубый ориентир: столько платят в 159 вакансиях уровня Junior по всему рынку, без учёта специальности.

платят меньше70 000 – 150 000 ₽ у половины таких вакансийплатят больше

Вилки нет

Живость

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

Свежая

Описание

Обязанности: 6, требования: 5. Понятно, что за работа, ещё до отклика.

Обещают: аккредитованная IT-компания

Подробно

Что требуют

ОбязательноMLMLOpsSparkAirflowHadoopClickHousePythonSQL

ПлюсомKafka

Надбавка к зарплате на этом уровне: SQL +28%.

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

Ozon Банк — это современные финансовые технологии для людей и бизнеса. Мы сами реализуем ключевые системы: процессинг, учётное ядро, переводы. Даём возможность влиять на результат, ценим открытость и поддерживаем коллег. Ищем дата-инженера в команду машинного обучения. Вам предстоит строить и поддерживать пайплайны больших данных для скоринга, антифрода и других ML-продуктов: от загрузки и обработки данных до доставки фичей и результатов моделей в продакшн.

О роли

Вас ждут задачи с большими объёмами данных, прямое влияние на запуск ML-продуктов и работа вместе с дата-сайентистами, MLOps-инженерами и аналитиками.