🔥
Не упустите лучшие вакансии!
Подключите наш Telegram-бот и получайте мгновенные уведомления о новых предложениях из 10+ источников. Будьте первым, кто откликнется!
Подключить ботаData scientist Marketing (Middle/Middle+)
Альфа-Банк
•
Москва
•
Удаленно
•
Опубликовано: 07 Oct 2025
Обязанности:
Основные направления моделей - склонностные, uplift, эластичность, классификация. Помогаем бизнесу находить подходящих клиентов для коммуникаций, подбирать суммы вознаграждений и советы для клиентов.
• Погружение: Разобраться в бизнес контексте, данных и инфраструктуре. Проанализировать имеющиеся данные, найти потенциальные проблемы для будущей модели.
• R&D: Опробовать разные ML подходы: классификация , кластеризация, uplift и ранжирующие модели. Сравнить имеющееся решение и опробованные
• Валидация: Проверить качество offline метриками (MAPE/WAPE, AUC/PR, uplift метрики и др.), убедиться, что есть статистически значимый прирост в точности
• Пилотирование: Задизайнить A/B тест, провести пилот, проанализировать его результаты и сделать выводы
• Итог: вывести в прод. Написать статью/отчёт со сравнением методов.
Требования:
• Опыт: от 2х лет опыта в DS
• Стек: Уверенный Python, продвинутый SQL и PySpark.
• Классический ML: Хорошие знания алгоритмов. Бустинги, деревья, логистическая и линейная регрессия, кластеризация, uplift и ранжирующие модели (плюс), работа с дисбалансом, калибровка.
• Математика и аналитика: Теория вероятностей, доверительные интервалы, статистические тесты, бутстрэп.
• Soft skills: Самостоятельность в общении с бизнесом и в отладке кода.
Условия:
• Стабильную работу в одном из крупнейших банков страны
• Сильное DS community, большое разнообразие рабочих и внерабочих активностей. telegram: @aaanalytics
• 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;
Основные направления моделей - склонностные, uplift, эластичность, классификация. Помогаем бизнесу находить подходящих клиентов для коммуникаций, подбирать суммы вознаграждений и советы для клиентов.
• Погружение: Разобраться в бизнес контексте, данных и инфраструктуре. Проанализировать имеющиеся данные, найти потенциальные проблемы для будущей модели.
• R&D: Опробовать разные ML подходы: классификация , кластеризация, uplift и ранжирующие модели. Сравнить имеющееся решение и опробованные
• Валидация: Проверить качество offline метриками (MAPE/WAPE, AUC/PR, uplift метрики и др.), убедиться, что есть статистически значимый прирост в точности
• Пилотирование: Задизайнить A/B тест, провести пилот, проанализировать его результаты и сделать выводы
• Итог: вывести в прод. Написать статью/отчёт со сравнением методов.
Требования:
• Опыт: от 2х лет опыта в DS
• Стек: Уверенный Python, продвинутый SQL и PySpark.
• Классический ML: Хорошие знания алгоритмов. Бустинги, деревья, логистическая и линейная регрессия, кластеризация, uplift и ранжирующие модели (плюс), работа с дисбалансом, калибровка.
• Математика и аналитика: Теория вероятностей, доверительные интервалы, статистические тесты, бутстрэп.
• Soft skills: Самостоятельность в общении с бизнесом и в отладке кода.
Условия:
• Стабильную работу в одном из крупнейших банков страны
• Сильное DS community, большое разнообразие рабочих и внерабочих активностей. telegram: @aaanalytics
• 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;
🚀
Ваше резюме увидят первым!
Автоматическое поднятие на HeadHunter каждые 4 часа. Увеличьте свои шансы на успех в 10 раз!
Подключить автоподнятие