data analysisstatisticsmicroservicesmachine learninga b testingprobability theoryuplift modelingmodel monitoring
Вакансия из Telegram канала - Название доступно после авторизации
Пожаловаться
Зарплата и рынок
ЗП не указана
На похожих ролях по рынку
$4к$5.3кмедиана$15к
16 в выборке
На международном рынке: $180к/год ($139к - $209к)
88
Крутая вакансия
развернуть
Качественная вакансия Senior DS в крупном финтехе с очень четким скоупом, фокусом на ценные бизнес-задачи и полным владением жизненным циклом ML.
Кликните для подробной информации
Зарплата не указанаСовременный стекТрендовый доменЧеткие задачи
Оценка от Hirify AI
Мэтч & Сопровод
Покажет вашу совместимость и напишет письмо
Создать профиль и узнать мэтч
Описание вакансии
TL;DR
Senior Data Scientist (ML): Разработка моделей умного ценообразования инвестиционных банковских продуктов полного цикла с акцентом на uplift-моделирование, A/B-тестирование и оценку бизнес-эффекта. Focus on продуктивизация ML-систем, мониторинг качества предсказаний, адаптация моделей к изменяющимся данным и взаимодействие с бизнесом.
Вакансия Senior Data Scientist
🟢Удаленно🟢Полная занятость 🟢ЗП обсуждается на собеседовании 🟢В компанию Альфа-Банк
🟦Задачи
– Участие в проекте умного ценообразования инвестиционных банковских продуктов в роли ведущего разработчика моделей (Senior DS).
– Полный цикл разработки моделей: сбор и подготовка данных, исследовательский анализ, построение uplift‑моделей, их валидация и оценка.
– Планирование и анализ A/B‑тестов, оценка бизнес‑эффекта.
– Продуктивизация: контейнеризация, интеграция в микросервисы, мониторинг качества предсказаний.
– Сотрудничество с бизнес‑аналитиками, продукт‑менеджерами и инженерами данных.
– Подготовка и проведение demo с заказчиками.
– Поддержка и адаптация модели к изменяющимся данным и бизнес‑условиям.
🟦Требования
– Senior Data Scientist с подтверждённым опытом полного цикла разработки ML моделей от 3 лет (uplift моделирование — значимое преимущество).
– Глубокие знания математики, статистики и теории вероятностей, умение обосновывать выбор методов и интерпретировать результаты с учётом ограничений моделей.
– Опыт проектирования и внедрения ML систем в промышленной среде: продуктивизация, мониторинг, управление версиями моделей и данных.
– Способность самостоятельно ставить задачи, формулировать и проверять гипотезы, оценивать экономическую эффективность ML решений.
– Навыки менторства и передачи экспертизы команде: помощь в развитии компетенций коллег, ревью подходов и кода, формирование стандартов качества.
– Умение выстраивать взаимодействие со смежными командами (аналитики, разработчики, бизнес), транслировать технические ограничения и возможности на язык бизнес метрик.
– Способность презентовать результаты стейкхолдерам разного уровня, аргументировать решения и защищать подходы, в том числе в условиях неопределённости и противоречивых требований.
🌐
Будьте осторожны: если работодатель просит войти в их систему, используя iCloud/Google, прислать код/пароль, запустить код/ПО, не делайте этого - это мошенники. Обязательно жмите "Пожаловаться" или пишите в поддержку. Подробнее в гайде →
Текст вакансии взят без изменений
Источник - Telegram канал. Название доступно после авторизации