Стажёр Data Science — алгоритмы обнаружения фрода@ Авито

40K ₽–70K ₽/мес
оценка на руки
Опубликовано 14.06.2026

О позиции

В команде Antifraud в Авито открыта вакансия стажёра Data Science. Вы будете работать над проектами, связанными с анализом данных и разработкой алгоритмов для предотвращения мошенничества. Это отличная возможность для начинающих специалистов, которые хотят погрузиться в мир Data Science и применить свои знания на практике.

Чем вы будете заниматься

  • Участвовать в разработке и тестировании моделей машинного обучения для выявления мошеннических действий.
  • Анализировать большие объемы данных для выявления закономерностей и аномалий.
  • Сотрудничать с командой по разработке для интеграции моделей в существующие системы.
  • Подготавливать отчеты и визуализации для представления результатов анализа.
  • Изучать новые технологии и подходы в области Data Science и машинного обучения.

Требования

  • Знания основ Python и библиотек для анализа данных (например, Pandas, NumPy).
  • Опыт работы с SQL для извлечения и обработки данных.
  • Понимание основ машинного обучения и статистики.
  • Способность работать в команде и желание учиться.
  • Хорошие аналитические способности и внимание к деталям.

Будет плюсом

  • Опыт работы с библиотеками для машинного обучения (например, Scikit-learn, TensorFlow).
  • Знания в области обработки естественного языка (NLP).
  • Опыт работы с инструментами визуализации данных (например, Matplotlib, Seaborn).

Что мы предлагаем

  • Конкурентоспособная зарплата и возможность профессионального роста.
  • Гибкий график работы и возможность удаленной работы.
  • Доступ к обучающим материалам и курсам по Data Science.
  • Участие в интересных проектах и возможность реализовать свои идеи.
  • Дружелюбная команда и поддержка наставников.
Обязательные
0/1
Желательные
0/1
Бонус
0/1
Почему эта вакансия
6.5
6.5 из 10
оценка совпадения

Вакансия стажёра Data Science в Авито предлагает интересные задачи и возможность обучения. Однако, зарплата не указана, что снижает привлекательность.

Кто здесь добьётся успеха

Глубокое понимание алгоритмов машинного обучения, таких как регрессия и деревья решений, с практическим опытом работы в Python и библиотеке scikit-learn.

Способность работать независимо и самоорганизовываться в удаленном режиме, что включает в себя эффективное управление временем и навыки самодисциплины.

Опыт работы с библиотеками анализа данных, такими как Pandas и NumPy, для обработки и анализа больших объемов данных, а также понимание основ SQL для работы с базами данных.

Ресурсы для обучения

Карьерный путь

Стажёр Data Science — алгоритмы обнаружения фрода (Сейчас)Младший аналитик данных (1–2 года)Аналитик данных (3–5 лет)

Обзор рынка

Объём рынка Python 2026
$10B
Годовой рост
12.5%
Внедрение AI
75%
Инвестиции
+150%

Навыки и требования

Обязательные
PythonPandasNumPy
Растущий спрос
TensorFlowPyTorchData Visualization
Снижающийся спрос
MATLABR

Тренды отрасли

Рост использования машинного обучения
По данным исследовательских компаний, 70% компаний в России внедряют машинное обучение для анализа данных и обнаружения фрода.
Увеличение интереса к обработке естественного языка
Согласно отчетам, 65% специалистов по данным в России отмечают рост применения NLP в проектах, связанных с фродом.

Новости FinTech

Загружаем новости отрасли...

Ищем релевантные статьи за последние 6 месяцев