Data scientist

Альфа-Банк; United States; Remote; USD 90,000 - 130,000; Full time

Job summary

Альфа-Банк ищет специалиста по данным среднего уровня для работы над проектами умного ценообразования банковских продуктов. Ваша задача включает полный цикл разработки моделей: от сбора данных до анализа и валидации uplift‑моделей.

Будет важно взаимодействие с бизнес‑аналитиками и инженерами данных, демонстрации заказчикам и адаптация моделей к меняющимся данным и условиям рынка.

Qualifications

• Средний DS с опытом полного цикла разработки.
• Глубокие знания математики и статистики.
• Опыт работы с ML-библиотеками и фреймворками.

Responsibilities

• Участие в проекте умного ценообразования банковских продуктов.
• Полный цикл разработки моделей: сбор и подготовка данных, исследовательский анализ.
• Построение uplift‑моделей, их валидация и оценка.
• Контейнеризация, интеграция в микросервисы, мониторинг качества предсказаний.
• Сотрудничество с бизнес‑аналитиками, продукт‑менеджерами и инженерами данных.
• Подготовка и проведение demo с заказчиками.
• Адаптация модели к изменяющимся данным и бизнес‑условиям.

Skills

Средний DS

Полный цикл ML

Математика и статистика

ML библиотеки

Tools

TensorFlow

PyTorch

scikit-learn

Job description

Описание:

Описания нет

Задачи:

Участие в проекте умного ценообразования банковских продуктов. 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:

• Middle DS с опытом разработки полного цикла Глубокие знания математики и статистики Опыт работы с библиотеками и фреймворками для машинного обучения
• Развитое критическое мышление.
• Умение формулировать гипотезы и их проверять.
• Навыки работы в команде и эффективное взаимодействие со смежными специалистами.
• Способность наглядно и понятно представлять результаты анализа, объяснять сложные вещи простым языком.
• Умение связывать технические решения с бизнес‑задачами, учитывать специфику доменной области Будет плюсом: uplift модели как преимущество

Условия:

Интересные задачи и дружный коллектив Заказчики с понятными задачами Feature Store и AutoML (baseline решения из коробки) Автоматизированные сервисы по выводу в пром моделей Максимум исследования и минимум бюрократии и рутины