ML Engineer/Аналитик BigData (ML, LLM) — Альфа-Деньги
Разработка ML-моделей для решения бизнес и рисковых задач, тестирование и оценка их качества. Выдвижение гипотез и извлечение ценных инсайтов...
Компания набирает: 33 вакансий
Коротко о вакансии
Зарплату работодатель не назвал — вилку обсуждают на собеседовании. В требованиях: python, big data, ml, математическая статистика, алгоритмы и структуры данных. Компания нанимает активно — открытых позиций сейчас 33.
Описание вакансии
Привет!
Альфа-Деньги — это команда единомышленников, стабильная растущая финтех-компания. Мы — часть большого холдинга Альфа-Банка со своим независимым подходом к ведению бизнеса. Вместе мы создали лучший финансовый сервис для миллионов клиентов.
Мы ищем ML - инженера, где основная задача — разработка моделей машинного обучения.
Каким мы тебя видим:
Глубокие знания классического ML, теории вероятностей, математической статистики
Знание алгоритмов и структур данных, способность применять в реальных задачах
Уверенное владение Python и SQL
Понимание структуры моделей ML
Опыт работы с Docker
Умение работать с git
Опыт в кредитных рисках, скоринге, churn и uplift моделировании
Практический опыт с LLM в рабочих задачах: API, промпт-инжиниринг, structured output.
БУДЕТ ПЛЮСОМ:
Практический опыт с LLM в рабочих задачах: API, промпт-инжиниринг, structured output
Опыт эксплуатации LLM-решений в проде: латентность, стоимость, кеширование, фолбэки, мониторинг.
Чем предстоит заниматься:
Разработка ML-моделей для решения бизнес и рисковых задач, тестирование и оценка их качества
Выдвижение гипотез и извлечение ценных инсайтов при построении моделей
Поддержка и развитие DS инфраструктуры и feature store
Автоматизация процессов обучения, тестирования, сборки и доставки компонентов платформы
Внедрение ML моделей в продакшен среду
Разработка ML пайплайнов для автоматизации процессов
Решение задач с помощью LLM там, где классический ML не справляется или избыточен: извлечение и структурирование данных из текстов и документов, классификация, генерация признаков
Построение оценки качества LLM-решений: тестовые наборы, метрики, регрессии при смене промпта или модели, контроль галлюцинаций и стоимости.
МЫ:
Соблюдаем ТК РФ:
Официальное трудоустройство в штат компании по ТК РФ;
Предлагаем гибкий формат работы:
Возможность удалённо работать из любой точки страны;
А если тебе захочется поработать офлайн - в твоём распоряжении офис в Москве в урбанистическом стиле, в одной минуте ходьбы от м. Технопарк;
Заботимся о здоровье:
С первого дня работы ты можешь выбрать расширенную программу ДМС со стоматологией;
Линия психологической поддержки;
Врач в офисе и массажные кресла (для сотрудников в Москве);
Бесплатные посещения фитнес-клуба А-sport на ст. м. Технопарк;
Профессионально развиваемся:
Корпоративная программа профессионального обучения совместно с Альфа Групп (внутренние и внешние программы);
Возможность участия в профильных конференциях;
Онлайн-библиотека;
Карьерное развитие. Ты развиваешься и растешь вместе с командой;
Программа наставничества;
Думаем о каждом:
Кафетерий льгот через 6 месяцев – выбирай то, что важно тебе: спорт, организация рабочего места, здоровье, дети, питомцы, благотворительность и др;
Корпоративные мероприятия и тимбилдинги в онлайн и оффлайн формате;
Подарки к праздникам и материальная помощь по особым случаям;
+ 3 дня 100% оплачиваемых day off в году.
Интересна вакансия? Отправь отклик! Мы внимательно рассмотрим твое резюме и, если случится мэтч, обязательно свяжемся :)
Вакансия опубликована 26 октября, проверена 28.10.2026. Открыть оригинал.
Ключевые навыки
PythonBig DataMLМатематическая статистикаАлгоритмы и структуры данныхLLMETL
Как откликнуться
Отклик оформляется на странице работодателя — кнопка выше ведёт туда напрямую.
Перед отправкой стоит подогнать резюме под текст вакансии: работодатели читают первые строки и ищут в них свои слова.
Если рассылаете отклики десятками, посмотрите сервис автооткликов — он отправляет их за вас
по заданным настройкам, до 50 в сутки. Про сам поиск работы есть разбор в статье
как быстро найти работу.
Спросите нейросети о вакансии
Отвечает DeepSeek по данным этой страницы: зарплата против рынка, условия, работодатель
Вопросы по этой вакансии
Сколько платят на позиции «ML Engineer/Аналитик BigData (ML, LLM)»?
Вилку работодатель не назвал — обсуждать деньги придётся на собеседовании. Для ориентира: в среднем по направлению «Дата-сайентист» платят 175 000 ₽.
Какой опыт нужен?
В требованиях указано: от 1 года до 3 лет. Формат работы удалённый, переезд не потребуется.
Вакансия ещё открыта?
Да, на 28.10.2026 она активна: каждую ночь каталог сверяется с источником, закрытые предложения помечаются и уходят из списков.
Альфа-Деньги — проект Альфа-Банка
Мы разрабатываем финтех-сервис, который позволяет миллионам клиентов получать деньги онлайн просто и удобно. Меняем стандарты в индустрии, предлагая удобные и доступные финансовые продукты.
Мы — это команда профессионалов, которые объединились ради больших свершений.…
Построение регрессионных моделей на бизнес-данных: ETL – выгрузка и загрузка данных. Preprocessing – предобработка данных. Feature Engineering – формирование предикторов.
Можно удалённоОт 1 года до 3 летДата-сайентистОпубликована 5 октября
Разработкой архитектуры источников данных и интеграций. Участием в процессе формирования моделей данных и дата-контрактов. Взаимодействием с заказчиками и разработчиками.
Можно удалённоБолее 6 летДата-сайентистОпубликована 6 октября
Проектирование архитектуры данных: разработка и описание целевой архитектуры хранилищ (OLAP/OLTP), определение моделей данных, выбор форматов хранения и стратегий партиционирования.
Можно удалённоОт 3 до 6 летДата-сайентистОпубликована 9 октября
Отслеживание актуального вредоносного программного обеспечения (ВПО). Анализ внутреннего устройства ВПО. Статический и динамический анализ приложений и мобильных сервисов для обнаружения...
Можно удалённоОт 3 до 6 летДата-сайентистОпубликована 7 октября
Разработка новых и оптимизация существующих ETL-процессов. Разработка и сопровождение сервисов, компонентов и процессов для потоковой и пакетной выгрузки данных...
От 1 года до 3 летДата-сайентистОпубликована 30 сентября
Телефонное общение с клиентами, имеющими просроченную задолженность. Анализ, контроль и внесение результатов в программное обеспечение. Мотивация клиентов для оплаты.
Телефонное общение с клиентами, имеющими просроченную задолженность. Анализ, контроль и внесение результатов в программное обеспечение. Мотивация клиентов для оплаты.
People management: найм, онбординг, постановка целей, регулярные 1:1, мотивация и развитие сотрудников. Выстраивание процессов в команде. Формирование и поддержание...