Middle Data Scientist — модели ценообразования@ Альфа-Банк

???
зарплата не указана
Опубликовано 30.09.2026

О позиции

Альфа-Банк ищет Middle Data Scientist для участия в проекте умного ценообразования банковских продуктов.

Чем вы будете заниматься

  • 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 Data Scientist с опытом разработки полного цикла (uplift модели как преимущество).
  • 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.
Обязательные
0/1
Желательные
0/1
Бонус
0/1
Почему эта вакансия
6.5
6.5 из 10
оценка совпадения

Вакансия предлагает интересные задачи в области ценообразования, однако не указана зарплата, что может снизить привлекательность для кандидатов.

Кто здесь добьётся успеха

→

Глубокие знания Python и библиотек для машинного обучения, таких как scikit-learn и TensorFlow, для разработки эффективных моделей ценообразования.

→

Способность к самостоятельной работе и высокой самоорганизации, так как работа удаленная и требует инициативности в планировании и выполнении задач.

→

Опыт в проведении A/B-тестирования и анализе его результатов для оценки бизнес-эффекта, что критично для принятия решений в области ценообразования.

→

Умение визуализировать данные с использованием инструментов, таких как Matplotlib или Tableau, для представления результатов анализа команде и заинтересованным сторонам.

Ресурсы для обучения

Карьерный путь

Младший Data Scientist (Сейчас)→Senior Data Scientist (1–2 года)→Lead Data Scientist (3–5 лет)

Обзор рынка

Объём рынка Python 2026
$27B
Годовой рост
12.5%
Внедрение AI
45%
Инвестиции
+150%

Навыки и требования

Обязательные
PythonMachine LearningData Analysis
Растущий спрос
Deep LearningNatural Language ProcessingBig Data Technologies
Снижающийся спрос
RMATLAB

Тренды отрасли

Увеличение использования машинного обучения
По данным отчётов, 60% компаний в технологической сфере внедряют машинное обучение для оптимизации бизнес-процессов.
Рост интереса к визуализации данных
Согласно исследованиям, 70% специалистов по данным считают визуализацию данных ключевым аспектом для принятия решений.

Новости FinTech

Загружаем новости отрасли...

Ищем релевантные статьи за последние 6 месяцев