Перейти к содержимому
search
work Вакансия на FreelanceSpace опубликовано 12.12.2025

Middle+/Senior Data Scientist

apartmentАльфа-Банк scheduleПолная занятость publicУдалённо badge2–4 года badge5+ лет
send Откликнуться

Публичная страница вакансии: прозрачные условия, быстрый отклик, понятный следующий шаг. Для работодателя — качественный воронко-трафик, для исполнителя — ясные требования без “воды”.

description

Описание вакансии

tldr: Альфа-Банк, middle-senior DS, 300-400k + квартальные бонусы, удаленка или офис в Мск

Позиция: Middle+/Senior Data Scientist
Куда? Альфа-Банк, Департамент Разработки Моделей, Центр Автоматизации
Моделирования.

Формат работы: Гибрид: Москва, м. Технопарк + удаленно.
Вилка гросс: 300-400k + ежеквартальный бонус ~ 15% (от дохода за квартал).
Формат работы: можно работать удаленно по РФ, также есть офис в Москве (м. Технопарк)

Главное направление работы Центра Автоматизации в Альфа-банке - создание инструментов и
технологий для автоматизации разработки моделей.

Что нужно делать?
В первую очередь тебе предстоит развивать внутреннюю библиотеку классического моделирования:
• Улучшать стабильность и качество текущих AutoML алгоритмов, оптимизировать код;
• Улучшать отчетность и артефакты по полученной модели (отчет по модели с интерпретацией ллм, графики, таблицы);
• Обновлять документацию;
• Поддерживать пользователей (технически подкованных DS);
• Совместно с командой MLOps интегрировать сервис в промышленную среду;
• Отвечать за релизный цикл библиотеки;
• Проводить ревью пр от других ds

Также предстоит заниматься развитием аналитической платформы AlfaPredict для аналитиков банка:
• Отвечать за создание новых ds-сценариев в платформу (например, моделирование, анализ признаков на целевое событие, очистка данных и т.д.)
• Написание технических инструкций для сценариев платформы


Требования:
• от трех лет опыта в DS
• Уверенное владение ML- и DL-стеком Python: Pytorch, lightgbm/xgboost/catboost, Scikit-Learn, Pandas, Numpy;
• Умение работать с инструментами Spark, Hadoop, Hive, MLFlow, AirFlow/ArgoWorkflow;

Будет большим плюсом:
• Контрибьют в ML-библиотеки;
• Опыт full-stack разработки

За подробностями писать
tips_and_updates
Как откликнуться эффективно
  • arrow_right1–2 релевантных кейса (ссылки/скриншоты)
  • arrow_rightСроки и формат работы (когда на связи)
  • arrow_right2–3 уточняющих вопроса по задаче
handshake
Рекомендации работодателю
  • arrow_rightОпишите результат и критерии приёмки
  • arrow_rightУкажите бюджет/вилку — это повышает качество откликов
  • arrow_rightСразу обозначьте сроки и доступность по коммуникациям