Стажёр Data Science в департамент валидации и управления модельным риском
По договорённости
Опыт не нужен
Полная занятость
Стандартный график
В офисе/На объекте
Ищем кандидата из: Москва
Альфа-Банк: Старт карьеры
Клиент SuperJob с 2025 годаДо 50 сотрудников
Альфа-Банк — это более 40 тысяч сотрудников, которые создают цифровые сервисы и заботятся о клиентах. Мы phygital-банк: сочетаем современные технологии с физическим присутствием и живым общением.
Описание направления Ты будешь работать в мощном инструментальном направлении, которое объединяет в себе анализ данных, машинное обучение и статистику для извлечения ценной информации из больших объёмов данных
Этапы отбора Подача заявки Выберите подходящую стажировку и заполните заявку Тестирование Решите профильные задания, направленные на оценку навыков. Их количество зависит от направления стажировки Собеседование Созвонитесь с HR, руководителем и наставником. Встреч может быть несколько. На них вы познакомитесь с будущими коллегами, расскажете о своём опыте и зададите интересующие вопросы Оффер Получите приглашение на работу, если пройдёте все этапы лучше других кандидатов. Рекрутер свяжется с вами и расскажет об оформлении. Ждём вас в команде!
Обязанности * Проводить валидацию (независимую проверку) ML-моделей: оценивать дизайн и заложенные предпосылки, собирать в Hadoop выборку данных для тестирования, рассчитывать метрики качества и сравнивать их с бенчмарками * Строить альтернативные модели: находить возможные улучшения в модели, предоставленной на валидацию, создавать собственную модель-конкурент и сравнивать её с исходной * Проводить исследование новых методов оценки значимости признаков в модели, проверять их на реальных моделях и реализовывать лучший метод в Python-библиотеке
Требования * Понимание теории, лежащей в основе ML-алгоритмов (типы задач машинного обучения и их специфика, особенности реализаций градиентного бустинга, оптимизация параметров) * Знание основ статистики (теоретические и эмпирические распределения, проверка гипотез, «классические» тесты) * Умение писать код на Python с использованием базового ML-стека библиотек (Pandas, NumPy, scikit-learn, LightGBM, CatBoost) * Базовое знание SQL (умение писать SELECT-запросы и JOIN) * Умение визуализировать данные и превращать результаты в понятные презентации будет преимуществом * Аккуратность в написании кода и использование git будет преимуществом
Условия * Трудоустройство по ТК * ДМС с топовыми клиниками с первого дня работы * Модный офис в Москве, Питере, Екатеринбурге и Сочи * Корпоративы, тусовки и фирменный мерч в подарок * Возможность поработать над продуктами с миллионной аудиторией * Поддержка и помощь персонального ментор