Стажер Data Science — аналитика и мониторинг моделей@ ПАО Сбербанк
О позиции
Стажер Data Science в ПАО Сбербанк — это возможность погрузиться в мир аналитики и мониторинга моделей. Вы будете работать в команде профессионалов, анализируя данные и помогая в оптимизации процессов. Эта вакансия идеально подходит для студентов последних курсов или выпускников технических специальностей, желающих развивать свои навыки в области Data Science.
Чем вы будете заниматься
- Проводить аналитику и мониторинг работы моделей, используя современные инструменты и технологии.
- Собирать и обрабатывать данные для анализа.
- Участвовать в разработке и тестировании новых моделей и алгоритмов.
- Сотрудничать с командой для улучшения существующих процессов и моделей.
- Готовить отчеты и презентации по результатам анализа.
Требования
- Высшее образование или обучение на последних курсах по техническому направлению.
- Знания в области статистики и анализа данных.
- Опыт работы с языками программирования, такими как Python или R, будет плюсом.
- Умение работать с большими объемами данных и использовать SQL.
- Коммуникабельность и желание учиться.
Будет плюсом
- Опыт работы с библиотеками для анализа данных (например, Pandas, NumPy).
- Знания в области машинного обучения.
- Опыт работы с визуализацией данных (например, Matplotlib, Seaborn).
Что мы предлагаем
- Заработная плата от 40 000 до 70 000 рублей в месяц.
- Гибкий график работы и возможность удаленной работы.
- Доступ к обучающим материалам и курсам для повышения квалификации.
- Дружелюбная команда и поддержка наставников.
- Возможность трудоустройства после успешного завершения стажировки.
Вакансия стажера Data Science в ПАО Сбербанк предлагает хорошие условия для начинающих специалистов. Однако зарплата ниже среднего уровня для данной категории.
Кто здесь добьётся успеха
Глубокие знания в Python и SQL, с опытом работы с библиотеками для анализа данных, такими как Pandas и NumPy.
Способность работать в удаленном режиме, управляя своим временем и задачами, с высокой самоорганизацией и дисциплиной.
Аналитическое мышление и внимание к деталям, предпочтительно с опытом работы с статистическими методами и машинным обучением для мониторинга моделей.
Стремление к обучению и развитию, с активным интересом к новым технологиям и методам в области Data Science.
Ресурсы для обучения
Карьерный путь
Обзор рынка
Навыки и требования
Тренды отрасли
Новости FinTech
Загружаем новости отрасли...
Ищем релевантные статьи за последние 6 месяцев