Team lead data science

Ориентир по рынку≈ 395 000 – 600 000 ₽наш грубый ориентир по 39 вакансиям этого грейда на рынке, без учёта специальности: у работодателя вилка не указана

🌍 УдалённоLeadПолная занятостьКорпорация

≈ 395 000 – 600 000 ₽наша приблизительная оценка

Стоит ли откликаться

Сначала уточните детали

Объявление открыто подозрительно долго. Прежде чем тратить время на отклик, проверьте, ищут ли ещё.

2 из 4 в норме

Открыта долго: как понять до отклика, ищут ли ещё

Деньги

Вместо вилки в объявлении «Конкурентную заработную плату». Грубый ориентир: столько платят в 39 вакансиях уровня Lead по всему рынку, без учёта специальности.

платят меньше395 000 – 600 000 ₽ у половины таких вакансийплатят больше

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

Вилки нет

Живость

Висит дольше, чем обычно закрываются такие вакансии:

Висит 179 дней
Висит дольше 90% вакансий того же грейда
Зарплата не указана

Висит долго

Описание

Расписано подробно: обязанностей 6, требований 8. Картина ясна до первого созвона.

Обещают: ДМС
Не сказано: как оформят, из каких стран можно работать и часовой пояс команды

Подробно

Что требуют

ОбязательноMLPythonXGBoostCatBoostscikit-learnPandasNumPySparkHadoopHive

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

Управление небольшой командой DS (до 5 человек)

Обучение ML-моделей

Тестирование новых источников данных для моделей

Генерация и тестирование гипотез для улучшения процессов банка с помощью моделей

Совместно с командами DE, MLOps, мониторинга внедрение моделей в промышленные процессы

Презентация бизнесу результаты работы, обсуждение применения моделей

Наши требования

Опыт управления командой разработки ML-моделей

Знание классического ML

Опыт построения аплифт-моделей или моделей чувствительности

Опыт обучения нейросетевых архитектру

Опыт работы с GenAI-кейсами

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, Impala

Мы предлагаем

Стабильную работу в одном из крупнейших банков страны

Сильное DS community, большое разнообразие рабочих и внерабочих активностей

Конкурентную заработную плату, соцпакет

Условия для роста и развития (в т.ч. конференции, тренинги, внутренние программы развития)

Дружный коллектив единомышленников (все специалисты, занимающиеся машинным обучением объединены одним департаментом для максимально плотного и продуктивного обмена знаниями)

Передовой стек технологий, высокопроизводительное оборудование

Возможность решать разнообразные прикладные задачи с выводом в промышленную эксплуатацию, возможность существенно влиять на результат (в т.ч. в бизнес-смысле) и способы его достижения (вплоть до внесения изменений в архитектуру)

Квартальный бонус по результатам работы

ДМС, страхование жизни

Корпоративное обучение