Стажёр в MLOps — Python и аналитика@ Альфа-Банк

3K $–6K $/мес
оценка на руки
Опубликовано 03.07.2026

О позиции

В Альфа-Банке открыта вакансия стажёра в центр развития MLOps. Вы будете работать с командами, которые занимаются запуском и поддержкой Machine Learning-моделей. Основная задача — подготовка и актуализация технической документации, а также анализ моделей и архитектуры.

Чем вы будете заниматься

  • Подготовка и актуализация технической документации для пользователей и внутренних команд.
  • Расчёт и подготовка аналитики по моделям, архитектуре и процессам запуска Machine Learning-моделей.
  • Работа с командами для улучшения процессов разработки и внедрения моделей.
  • Участие в тестировании и оптимизации существующих решений.
  • Сбор и анализ данных для улучшения качества моделей.

Требования

  • Знание Python на уровне, достаточном для работы с аналитикой и документацией.
  • Умение разбираться в технической документации.
  • Желание учиться и развиваться в области MLOps.
  • Коммуникабельность и умение работать в команде.

Будет плюсом

  • Опыт работы с ML-библиотеками (например, TensorFlow, PyTorch).
  • Знание основ работы с базами данных.

Что мы предлагаем

  • Конкурентная зарплата и возможность профессионального роста.
  • Гибкий график работы и возможность удалённой работы.
  • Доступ к обучающим материалам и курсам.
  • Работа в дружной команде профессионалов.
  • Участие в интересных проектах в области MLOps.
Обязательные
0/1
Желательные
0/1
Бонус
0/1
Почему эта вакансия
5.8
5.8 из 10
оценка совпадения

Вакансия стажёра в MLOps в Альфа-Банке предлагает интересные задачи и возможность профессионального роста. Однако, информация о зарплате отсутствует, что может быть минусом для некоторых кандидатов.

Кто здесь добьётся успеха

Глубокое понимание Python, включая библиотеки для анализа данных, такие как Pandas и NumPy, для выполнения задач по обработке и анализу данных.

Способность к самоорганизации и управлению временем, что особенно важно в удаленном формате работы, чтобы эффективно справляться с задачами по подготовке документации и аналитике.

Базовые знания в области машинного обучения, включая алгоритмы, такие как линейная регрессия и деревья решений, для понимания и анализа моделей.

Ресурсы для обучения

Карьерный путь

Стажёр в MLOps — Python и аналитика (Сейчас)Младший аналитик данных (1–2 года)Специалист по MLOps (3–4 года)

Обзор рынка

Объём рынка Python 2026
$20B
Годовой рост
12.5%
Внедрение AI
75%
Инвестиции в MLOps
+150%

Навыки и требования

Обязательные
PythonMachine LearningData Analysis
Растущий спрос
TensorFlowPandasDocker
Снижающийся спрос
SASR

Тренды отрасли

Увеличение использования MLOps
Согласно отчетам, более 60% компаний в России внедряют решения MLOps для оптимизации процессов разработки и развертывания моделей машинного обучения.
Рост популярности облачных решений
Около 70% новых проектов в области аналитики и машинного обучения разрабатываются с использованием облачных платформ, таких как AWS и Azure.

Новости FinTech

Загружаем новости отрасли...

Ищем релевантные статьи за последние 6 месяцев

Похожие вакансии
Видеомонтажер для образовательных презентаций
13K ₽–38K ₽
Специалист по обучению ИИ — анализ и оценка AI-систем
70K ₽
Помощник SMM — контент и соцсети
70K ₽
Помощник SMM-специалиста — ведение социальных сетей
70K ₽
Помощник SMM — Social Media Management
70K ₽
QA Engineer (Intern)
ZiMAD·3K ₽–4K ₽
Продуктовый аналитик — анализ данных и рост пользователей
Леста Игры·300K ₽–500K ₽
Business Lead для разработки AI-агентов и безопасности
Bi Group·300K ₽–374K ₽
Лидер по процессу результативности и управлению талантами — HR-аналитика и 360°
Филип Моррис Интернэшнл·247K ₽–307K ₽
On-chain Quant Developer — автоматизация торговых процессов
Josad Software·4K ₽–7K ₽
Python-разработчик — ETL и NoSQL
FunFlow·180K ₽–320K ₽
Инженер миграции — работа с облачными технологиями
cloud.ru·250K ₽–350K ₽
Data Engineer — MLOps и ETL-процессы
Bell Integrator·180K ₽–320K ₽
Python-разработчик — гибкий API и коннекторы
Яндекс·180K ₽–320K ₽
Специалист по контролю заказов
75K ₽