Стажер дата-сайентист

Стремитесь начать карьеру в ИТ? Сделайте это в одном из крупнейших банков России. Каждому стажеру мы даем задачи, которые приносят реальную пользу бизнесу, развивают hard и soft skills и позволяют самореализоваться. Работайте в удобном для вас формате и графике, с высокой зарплатой и социальным пакетом.

Мы доверим вам:

— формулировать и проверять гипотезы для развития продуктов банка
— собирать, анализировать и обрабатывать данные
— ускорять внутренние банковские процедуры через ИИ-решения
— работать с алгоритмами машинного обучения, выстраивать и тестировать предиктивные модели
— разрабатывать алгоритмы для расчета финансовых продуктовых метрик
— замерять эффект от внедренных изменений с помощью статистических тестов.

Мы предлагаем:

— оплачиваемую стажировку на 6 месяцев и официальное трудоустройство с первого дня

— гибкий график от 25 часов в неделю: можно совмещать с учебой

— ДМС со стоматологией, страховку при выезде за рубеж, консультации психологов, экспертов по финансам и здоровому образу жизни, программу корпоративных скидок

— работу в современном офисе с библиотекой, экостанциями, кофе-пойнтами, комнатами отдыха, фитнес-центром и другими комфортными пространствами

— практику и прокачку навыков на реальных бизнес-задачах

— поддержку наставника и комьюнити: индивидуальный план роста и мероприятия с коллегами

— атмосферу развития, вдохновленную принципами Agile.

Наш идеальный кандидат:

— также завершает обучение на бакалавриате или специалитете, магистратуре, аспирантуре или окончил вуз в сфере прикладной математики, информатики, физики, бизнес-информатики, технических информационных технологий, программной инженерии, фундаментальной информатики и информационных технологий, программирования, науки о данных (Data Science), компьютерных наук, искусственного интеллекта, машинного обучения или смежной

— либо закончил онлайн-школу в подходящей вакансии области

— обладает уверенными знаниями Python

— владеет SQL на уровне написания сложных запросов (CTE, различные виды Join, индексы и пр.)

— имеет знания и опыт решения задач машинного обучения (классические модели для задач регрессии и классификации, NLP)

— обладает хорошей базой в статистике и теории вероятностей.

Будет плюсом:

— знания в области компьютерного зрения

— опыт использования ИИ, LLM, вайб-кодинг.

Откликайтесь, чтобы стать частью технологичного банка и узнать, кто мы!