Альфа-Банк: Старт карьеры
Стажёр Data Science в департамент валидации и управления модельным риском
Не указана
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
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