АЛ
Альфа-Банк
Data scientist (направление HR)
СИГНАЛ JOBRADAR75/100Нормальный сигнал актуальности
ПАСПОРТ ВАКАНСИИ
Что JobRadar наблюдает сейчас
Балл строится только на фактах из источников: свежести подтверждения, возрасте записи и происхождении вакансии. Это не гарантия найма и не оценка работодателя.
Последнее подтверждение9 мин. назад
Впервые замечена1 ч назад
Активные источники1 источник
ПроисхождениеПубличный источник
Описание вакансии
Обязанности:
- Разрабатывать и развивать ML/AI-решения для продуктов HR Tech и платформы Alfa People.
- Самостоятельно проходить полный цикл работы над задачей: от формулировки проблемы и дизайна решения до внедрения и оценки эффекта.
- Использование AI ассистентов в работе
- Проводить исследования, запускать эксперименты, валидировать гипотезы через продуктовые и бизнес-метрики.
- Участвовать в production-внедрении моделей, улучшать качество и устойчивость пайплайнов, работать над воспроизводимостью и сопровождением решений.
- Плотно взаимодействовать с продактами, аналитиками, разработкой и бизнес-заказчиками, помогая переводить бизнес-задачи в ML-решения.
- Быть технической опорой для команды: помогать в декомпозиции задач, ревьюить решения, делиться опытом, повышать инженерную и исследовательскую зрелость команды
Требования:
Опыт работы в Data Science от 4–5 лет.
- Уверенное владение Python, Spark и классическим ML-стеком.
- Практический опыт разработки и внедрения ML-решений с измеримым бизнес-эффектом.
- Хорошее понимание одной или нескольких областей:
- рекомендательные системы;
- ranking / personalization;
- бинарная классификация / uplift;
- Самостоятельно брать на себя неопределённую задачу, структурировать её и доводить до результата.
- Опыт production-внедрения моделей: понимание MLOps-подходов, retraining-процессов, мониторинга, качества данных и устойчивости решения.
- Способность не только обучить модель, но и выбрать правильную постановку задачи, аргументировать подход и объяснить его бизнесу.
- Зрелость в коммуникации: умение работать на стыке DS, продукта и бизнеса без постоянной внешней директивы.
- Будет большим плюсом:
- Опыт со Spark и большими данными.
- Опыт построения рекомендательных систем в продуктовых сценариях.
- Опыт менторинга или технического лидерства.
- Опыт работы в среде, где нужно совмещать исследовательский подход с высокой скоростью внедрения.
Условия:
- Стабильный и прозрачный доход: размер…
Здесь показан очищенный фрагмент описания из источника. Полные условия и актуальность вакансии проверьте на странице работодателя.
ИсточникHeadHunter / Data Scientist / RU