Альфа-Банк·Москва·5 окт.
Team lead data science
450 000 – 500 000 ₽
на 14% ниже медианы рынка
≈ 5,4 тыс.–6 тыс. $
🔄 ГибридLeadПолная занятость
Стоит ли откликаться
Откликаться можно, но торгуйтесь
Вилка на 14% ниже медианы похожих вакансий. Идите на созвон с доводами про деньги. Вакансия к тому же свежая, откликаться лучше сейчас.
3 из 4 в норме
Вилка ниже рынка на 14%: сколько просить сверху и какими словами
Деньги
Середина вилки 475 000 ₽: на 14% ниже медианы похожих вакансий (550 000 ₽).
- Кроме оклада: премия. Размер не назван, а от него зависит доход за год.
- Не сказано, это сумма на руки или до вычета НДФЛ: разница от 13%.
Живость
Опубликована 14 дней назад. Свежие вакансии почти всегда живые.
Описание
Обязанности: 7, требования: 9. Понятно, что за работа, ещё до отклика.
- Обещают
- ДМС со стоматологией, гибкий график и коворкинг
- Не сказано
- сколько дней в офисе
Что требуют
ОбязательноMLPythonXGBoostCatBoostscikit-learnPandasNumPySparkHadoopHive
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
Руководить направлением разработки моделей ML, вести бэклог, проводить ревью, мотивировать команду
Заниматься построением моделей чувствительности, склонности к продуктам банка, прогнозирования различных характеристик клиентов
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, рекомендательных моделей
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 обработки и хранения данных: Spark, Hadoop, Hive
Опыт взаимодействия и выстраивания отношений с бизнесом, выстраивания командной работы, лидирования направления разработки моделей
Будет большим плюсом
Опыт работы с банковскими продуктами
Опыт разработки и внедрения онлайн-моделей
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 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-изданиям
Работа у трижды лучшего работодателя РФ по версии hh.ru, Forbes, РБК
Программа развития AI-грамотности: треки по работе с нейросетями от базового до продвинутого уровня
