Стажёр по разработке ML-моделей Альфа-БанкОпубликовано 03.11.2026

132K ₽–164K ₽/мес

Опубликовано 03.11.2026

оценка на руки

Россия Intern FinTech Machine Learning Mathematical Statistics Linear Models Decision Trees Boosting

132K ₽–164K ₽/мес

оценка на руки

Что за роль

Стажировка в департаменте разработки моделей Альфа-Банка в Москве. Работа связана с классическими моделями машинного обучения.

Чем вы будете заниматься

Разрабатывать линейные модели, деревья и бустинги.

Требования

Базовые знания машинного обучения и методов математической статистики.

Кто здесь добьётся успеха

→

Уверенно разбирается в основах машинного обучения и математической статистики и умеет применять линейные модели, деревья решений и бустинг к практическим задачам.

→

Аккуратно проверяет качество моделей: внимательно работает с данными, выбирает подходящие метрики и замечает переобучение и ограничения выбранного метода.

→

Как начинающий специалист, готов разбираться в незнакомых задачах, обосновывать решения и постепенно брать ответственность за отдельные этапы разработки моделей.

→

Комфортно работает в офисном формате в Москве: ценит возможность регулярно обсуждать модели и получать обратную связь от коллег департамента разработки Альфа-Банка.

Ресурсы для обучения

→Сетевой инженер (уровень CCNA +)Курс

Карьерный путь

Стажёр по разработке ML-моделей (Сейчас)→Младший специалист по машинному обучению в банковской разработке моделей (Через 1–2 года)→Специалист по разработке моделей машинного обучения (Через 3–5 лет)

Обзор рынка

Объём российского рынка ИИ и ML, 2026

$2.5B

Прогнозируемый рост рынка ИИ и ML, 2025–2030

около 25% в год

Внедрение ИИ российскими компаниями

около 20%

Инвестиции в российские ИИ-проекты, 2025

около $1B

Навыки и требования

Обязательные

Machine LearningMathematical StatisticsLinear Models

Растущий спрос

Python и SQL для подготовки данных и построения ML-пайплайновPyTorch и scikit-learn для обучения и оценки моделейMLOps: MLflow, Docker и мониторинг качества моделей

Снижающийся спрос

Ручное извлечение признаков и настройка моделей без автоматизированных ML-пайплайновКлассические модели на основе одиночных деревьев вместо градиентного бустинга и ансамблей

Тренды отрасли

Переход от экспериментов к промышленному применению ML

Российские компании всё чаще внедряют ML в скоринг, прогнозирование спроса, обнаружение мошенничества и промышленную аналитику. По оценкам российских отраслевых обзоров, ИИ используют примерно 20% организаций; стажёру полезно освоить воспроизводимые эксперименты, проверку качества на отложенных данных и базовые принципы MLOps.

Усиление роли градиентного бустинга в прикладных задачах

Для табличных данных в финансах, ритейле и телекоме CatBoost, LightGBM и XGBoost остаются практическими инструментами наряду с линейными моделями. Умение сравнить их с базовой моделью по кросс-валидации, метрикам и интерпретируемости — непосредственное продолжение навыков по деревьям и линейным моделям.