Альфа-Деньги

Senior Data Scientist (ML)

Коротко

Senior Data Scientist в Альфа-Банк: полный цикл разработки uplift-моделей для умного ценообразования инвестиционных банковских продуктов, включая A/B-тестирование, продуктивизацию и мониторинг качества предсказаний. Требуется от 3 лет опыта полного цикла разработки ML-моделей, глубокие знания статистики и теории вероятностей, опыт внедрения ML-систем в промышленной среде и навыки менторства. Формат работы удалённый, полная занятость.

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.

Хватит откликаться.
Получите рекомендацию.

$10 стартовых кредитов

Всего 60 секунд, полностью на автопилоте — AI-агенты Eraldt читают ваше резюме, определяют подходящие роли, находят живые вакансии и людей, которые могут вас порекомендовать, пишут им личные письма и добиваются рекомендации.

Это не отклик на вакансию: резюме не уходит в компанию, а рекомендацию именно по этой роли мы не обещаем.

Посмотрите, кто ещё получает интервью на автопилоте