Senior Data Scientist (Classic ML)

Ориентир по рынку≈ 400 000 – 500 000 ₽наша приблизительная оценка по 14 вакансиям этой роли и грейда, у работодателя вилка не указана

🏢 ОфисSeniorПолная занятость

≈ 400 000 – 500 000 ₽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». В описании есть настораживающие места, они разобраны ниже.

3 из 4 в норме

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

Деньги

Вилку работодатель не назвал. Ориентир на созвон: столько платят в 14 похожих вакансиях Data Scientist уровня Senior.

платят меньше400 000 – 500 000 ₽ у половины таких вакансийплатят больше

Вилки нет

Живость

Опубликована сегодня. Раньше не выкладывалась: вакансия новая, а свежие почти всегда живые.

Свежая

Описание

Обязанности: 5, требования: 18. Понятно, что за работа, ещё до отклика.

Обещают: ДМС, гибкий график, техника для работы и психологическая поддержка
Настораживает: «24/7»: работать придётся и вне обычного дня.

Подробно

Что требуют

ОбязательноMLPythonNumPyPandasscikit-learnCatBoostXGBoostSQLGitSpark

ПлюсомRESTFastAPIRedisHiveKafkaSuperset

Надбавка к зарплате на этом уровне: ML +43%, Python +29%, Kafka +9%.

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

Разработка ML-моделей (подготовка данных, выбор решения, обучение, тесты, запуск в production-среде, в основном classic ML

Сопровождение ML-решений (мониторинг сервисов и моделей, отслеживание дрейфа данных, работа над развитием)

Оценка влияния на бизнес предложенных решений

Подготовка признаков для feature store (используем Feast)

Взаимодействие с DA/DE/DevOps для улучшения и автоматизации процессов

Наши требования

Участие в проектах по обучению и внедрению моделей машинного обучения в роли data scientist, ML инженера

Наличие разработанных моделей в проде

Опыт в создании дэшбордов, поисках инсайтов для бизнеса

Понимание работы базовых ML-алгоритмов

Знание метрик машинного обучения и их интерпретации

Уверенное владение Python (в частности, библиотеки numpy, pandas, sklearn, catboost, xgboost)

Опыт написания запросов на SQL

Общее представление об A/B-тестах

Навыки работы с Git

Опыт самостоятельного обучения и вывода моделей в production

Умение интерпретировать результаты модели (shap, lime)

Навыки построения пайплайнов обработки данных с использованием pyspark

Опыт проведения A/B-экспериментов

Знакомство с MLFlow, dvc

Наличие представления о REST API (плюсом будет опыт работы с FastAPI)

Опыт работы с Docker

Представление о различных источниках данных: реляционные базы данных, Redis, Hive, Kafka

Опыт работы в qlikview, superset

Мы предлагаем

Работу в профессиональной команде, которая готова делиться знаниями и опытом

Возможность внешнего обучения и прокачки твоих скиллов за счет Компании

Заботу о сотрудниках: возможность прохождения медицинских chek-апов, безлимитные бесплатные консультации с финансовыми консультантами, юристами и психологом. В компании поддерживается и развивается культура ЗОЖ

Отличный социальный пакет, включающий ДМС, скидки на страховые продукты компании, скидки от наших партнеров (туризм, фитнес и т.д.)

Обеспечение техникой для работы

Гибридный график работы 5\2 (гибкое начало дня с 8 до 10)

Дополнительно

«АльфаСтрахование» - крупнейшая российская частная страховая компания и технологический лидер отрасли - усиливает команду машинного обучения и работы с данными

Мы ищем data scientist’а в команду, занимающуюся развитием ML-подходов в страховании. Если у вас хорошая математическая подготовка, вы любите анализировать большие объемы данных и хотите получить опыт участия в полном цикле разработки ML-решений, а также готовы внедрять эти решения и влиять на бизнес, то мы будем рады видеть вас в нашей команде

Наши модели работают в online-режиме 24/7, решая задачи оценки риска, выявления фрода, ценообразования и формирования индивидуальных предложений. Мы оцениваем влияние нашей работы на бизнес-метрики с помощью A/B-тестов. Используем в работе open-source решения: Spark, MLFlow, DVC, Feast, CatBoost, Docker, данные готовим на Hadoop-кластере