Middle/Middle+ Data scientist модели для розничного бизнеса

• Стабильную работу в одном из крупнейших банков страны
• Сильное DS community, большое разнообразие рабочих и внерабочих активностей.
• Конкурентную заработную плату, соцпакет.
• Условия для роста и развития (в т.ч. конференции, тренинги, внутренние программы развития).
• Дружный коллектив единомышленников (все специалисты, занимающиеся машинным обучением объединены одним департаментом для максимально плотного и продуктивного обмена знаниями).
• Передовой стек технологий, высокопроизводительное оборудование.
• Возможность решать разнообразные прикладные задачи с выводом в промышленную эксплуатацию, возможность существенно влиять на результат (в т.ч. в бизнес-смысле) и способы его достижения (вплоть до внесения изменений в архитектуру).
• Квартальный бонус по результатам работы;
• ДМС, страхование жизни;
• корпоративное обучение;

Ответы на 10 важных вопросов: 1. Данные: Обычно - Hadoop (все данные Альфа-Банка). Часть данных может быть в Oracle. 2. Железо: kuber до 64 ядер + 512 ГБ оперативы. Хадуп - 6TB, 1000+ ядер. Продакшн: cистема исполнения моделей + команда MLOps. Для работы: ноутбук+ удалённое рабочее место. 3. Масштаб влияния на core-бизнес? Модели применяются во всех ключевых процессах в банке. 4. Уровень развития Data Science в компании? 90% линий бизнеса покрыты ML моделями. 5. Роль дата сайентиста: ДС-ы участвуют в постановке задачи, совместно с командой разработки генерят идеи развитии. ДС-ы подготавливают код для внедрения в прод, выполняют функцию сопровождения сервиса для пользователей. 6. Бэкграунд у вашего руководителя? https://ru.linkedin.com/in/igor-doynikov-10b00586 7. Как часто вам будут мешать работать? Внутренние созвоны с командой (2-3 часа в неделю) + с командой заказчиков (2-3 часа в неделю). 8. Карьерный рост: формализована матрица компетенций. Ежеквартально происходят «круглые столы» с пересмотром и защитой. 9. Prod/Research: Prod 90% 10. Функция сервиса или лидера? Сервис/лидер: 80%/20%