{"id":3400149,"url":"https://alion.io/job/sqb-data-scientist","title":"Data Scientist","company":{"id":446311,"name":"SQB","domain":"sqb.uz","url":"https://alion.io/company/sqb-bosh-bank","size_band":null,"is_staffing_agency":false,"employer_type":"direct","is_intermediary":false,"listed_via":null,"ats_vendor":"HeadHunter","truth_index":null},"role":"Data Science","role_family":"Data Science","seniority":null,"employment_type":null,"work_mode":"on_site","remote_scope":null,"remote_scope_basis":null,"remote_working_hours":null,"hiring_geo_confidence":"structured","locations":["Tashkent, Uzbekistan"],"countries":["UZ"],"hiring_countries":[],"hiring_countries_total":0,"salary":null,"salary_estimate":null,"experience_years_min":null,"visa_sponsorship":false,"relocation_package":false,"has_equity":false,"technologies":[{"name":"CatBoost","optional":false},{"name":"Git","optional":false},{"name":"GitHub","optional":false},{"name":"GitLab","optional":false},{"name":"Jupyter Notebook","optional":false},{"name":"LightGBM","optional":false},{"name":"Machine Learning","optional":false},{"name":"NumPy","optional":false},{"name":"Pandas","optional":false},{"name":"Polars","optional":false},{"name":"Python","optional":false},{"name":"Scikit-learn","optional":false},{"name":"SQL","optional":false},{"name":"XGBoost","optional":false},{"name":"Docker","optional":true},{"name":"ETL/ELT","optional":true},{"name":"LLM","optional":true},{"name":"MLFlow","optional":true},{"name":"NLP","optional":true},{"name":"Plotly","optional":true},{"name":"Power BI","optional":true},{"name":"pySpark","optional":true},{"name":"Spark","optional":true},{"name":"Time Series","optional":true}],"status":"live","first_seen_at":"2026-10-28T14:07:28Z","employer_posted_date":"2026-10-28","last_verified_at":"2026-11-01T18:54:37Z","board_verified":true,"closed_at":null,"days_open":5,"trust":{"level":"ok","repost_count":null,"flags":[],"days_open":5},"description":"АКБ «Узпромстройбанк» приглашает в свою команду специалиста на позицию Data Scientist.\n Мы ищем специалиста, который умеет анализировать данные, выявлять закономерности, разрабатывать статистические и Machine Learning модели и применять аналитические решения для повышения эффективности бизнес-процессов банка.\n Для нас важно не только владение техническими инструментами, но и способность понимать бизнес-задачи, быстро изучать новые предметные области и трансформировать бизнес-проблемы в аналитические задачи.\n Основные задачи:\n Анализ данных различных бизнес- и функциональных направлений банка;\n\n Трансформация бизнес-задач в задачи Data Science, Machine Learning и статистического анализа;\n\n Сбор, очистка, обработка и исследование данных;\n\n Проведение Exploratory Data Analysis (EDA), выявление закономерностей, аномалий и факторов, влияющих на бизнес-показатели;\n\n Разработка, обучение, тестирование и оценка статистических и Machine Learning моделей;\n\n Проведение Feature Engineering и подготовка данных для моделирования;\n\n Оценка качества, интерпретация и валидация моделей;\n\n Подготовка аналитических выводов и практических рекомендаций для бизнес-подразделений;\n\n Участие во внедрении разработанных моделей и решений в бизнес-процессы банка;\n\n Мониторинг качества и стабильности моделей, выявление Data Drift и Concept Drift;\n\n Взаимодействие с бизнес-подразделениями и другими заинтересованными сторонами для определения аналитических задач и оценки результатов.\n\n Требования к кандидату:\n Технические знания и навыки:\n Уверенное владение Python, включая библиотеки Pandas или Polars, NumPy, Scikit-learn;\n\n Практические навыки работы с SQL: JOIN, CTE, оконные функции, подзапросы, агрегатные функции и аналитические запросы;\n\n Знание математической статистики и теории вероятностей;\n\n Понимание принципов и практическое применение алгоритмов Machine Learning:\n Regression и Classification;\n\n Decision Tree, Random Forest, Gradient Boosting;\n\n XGBoost, LightGBM или CatBoost;\n\n Clustering и PCA;\n\n Anomaly Detection;\n\n Практические навыки проведения EDA и оценки качества данных (Data Quality);\n\n Знание методов Feature Engineering и подготовки данных для моделирования;\n\n Понимание методов оценки и валидации моделей: Cross-validation, Out-of-time validation, Backtesting, а также методов выявления Overfitting и Underfitting;\n\n Знание метрик оценки моделей: Accuracy, Precision, Recall, F1, ROC-AUC, PR-AUC, MAE, RMSE и других;\n\n Понимание принципов интерпретации моделей и объяснения результатов с использованием Feature Importance, SHAP и других подходов;\n\n Навыки работы с Jupyter Notebook/JupyterLab;\n\n Базовые знания Git/GitHub/GitLab и принципов Version Control.\n\n Будет преимуществом:\n Опыт работы с банковскими, финансовыми или транзакционными данными;\n\n Знание Spark/PySpark и принципов распределенной обработки данных;\n\n Опыт работы с Docker, MLflow или аналогичными инструментами;\n\n Знание Airflow и принципов построения Data Pipelines;\n\n Опыт работы с Data Warehouse, Data Lake, ETL/ELT;\n\n Знание методов Time Series Analysis и Forecasting;\n\n Опыт работы с NLP, Deep Learning и LLM;\n\n Навыки визуализации данных с использованием Power BI, Tableau, Plotly или аналогичных инструментов;\n\n Опыт внедрения и мониторинга моделей в промышленной среде (MLOps).\n\n Образование:\n Высшее образование в области Data Science, Computer Science, прикладной математики, статистики, эконометрики, инженерии, экономики или других количественных дисциплин;\n\n Диплом по профильному направлению не является обязательным при наличии сильных практических навыков и подтвержденного опыта работы с данными;\n\n Способность самостоятельно изучать техническую документацию и библиотеки на английском языке.\n\n Мы предлагаем:\n Возможность участвовать в разработке и внедрении современных Data Science и Machine Learning решений в банковской сфере;\n\n Работа с данными и задачами различных бизнес-направлений крупного банка;\n\n Возможность профессионального развития и освоения новых технологий;\n\n Взаимодействие с профессиональной командой и участие в значимых аналитических проектах;\n\n Возможность влиять на развитие data-driven подхода в банковских бизнес-процессах.\n\n Как откликнуться:\n Будем рады рассмотреть отклики кандидатов, соответствующих всем обязательным требованиям, указанным в вакансии.\n Если вы умеете превращать данные в аналитические решения, заинтересованы в развитии Data Science и готовы применять современные технологии для решения реальных бизнес-задач, направляйте свое резюме для рассмотрения на позицию Data Scientist.","description_format":"text","description_chars":4539,"description_truncated":false,"requirements":{"experience_years_min":null,"management_years_min":null,"team_size_min":null,"manages_managers":false,"education":{"level":"bachelor","optional":false},"security_clearance":false,"languages":[{"language":"Russian","level":"Advanced (C1)","optional":false},{"language":"English","level":"All levels","optional":false}]},"benefits":[],"hiring_locations":[],"hiring_excludes":[],"relocation_offered":false,"industries":["Commercial & Retail Banks"],"lifecycle":[{"event":"open","at":"2026-10-28T14:10:50Z"}],"visa":[],"liveness":{"score":86,"band":"hot","label":"Hiring now","p_open":1,"p_active":0.86,"p_room":1,"age_days":4,"expected_fill_days":31,"reasons":["conf:11","win:early"],"computed_at":"2026-11-02T06:13:15Z"},"pay":null,"html_url":"https://alion.io/job/sqb-data-scientist","json_url":"https://alion.io/job/sqb-data-scientist.json","meta":{"generated_at":"2026-11-02T21:18:27Z","cache_seconds":300,"methodology":"https://alion.io/methodology","terms":"https://alion.io/terms","contact":"https://alion.io/contact","api":"https://alion.io/developers","about":"Alion is a live layer of people, companies and AI agents: who they are, whether they are real and active right now, what they do and how to work with them, readable by people and by agents and paid per call.","catalog":"https://alion.io/catalog.json","usage":{"tier":"crawler_verified","counted_by":"address","units_charged":1,"used_today":29769,"day_limit":null,"remaining_today":null,"minute_limit":300,"resets_at":"2026-11-03T00:00:00Z"}},"offers":[{"id":"company.slices","title":"One company in depth, by slice","status":"live","price":{"credits":0.02,"usd":0.002,"plus_per_slice":{"credits":0.05,"usd":0.005}},"unit":"per company, plus each slice with data","note":"the employer in depth","call":{"mcp_tool":"get_company","arguments":{"id":446311},"rest":"https://alion.io/mcp/rest/get_company?id=446311"},"human":"https://alion.io/catalog?offer=company.slices&for=job%2Fsqb-data-scientist"},{"id":"market.stats","title":"A market slice: pay, demand and time to fill","status":"live","price":{"credits":1,"usd":0.1},"unit":"per slice","note":"pay, demand and time to fill for this role and place","call":{"mcp_tool":"market_stats"},"human":"https://alion.io/catalog?offer=market.stats&for=job%2Fsqb-data-scientist"},{"id":"job.search","title":"Open jobs by role, technology, place, pay and visa","status":"live","price":{"credits":0.02,"usd":0.002},"unit":"per posting in a list","note":"similar open postings","call":{"mcp_tool":"search_jobs"},"human":"https://alion.io/catalog?offer=job.search&for=job%2Fsqb-data-scientist"},{"id":"company.verify","title":"Is this company real and active right now","status":"pilot","price":null,"unit":"per company","request":{"url":"https://alion.io/catalog/request","method":"POST","body":"{\"offer\": \"company.verify\", \"for\": \"job/sqb-data-scientist\", \"note\": \"what you need it for\"}"},"human":"https://alion.io/catalog?offer=company.verify&for=job%2Fsqb-data-scientist"}],"agent":{"mcp":"https://alion.io/mcp/jobs","mcp_open":"https://alion.io/mcp/open","next":[{"tool":"get_job","arguments":{"id":3400149}},{"tool":"search_jobs","arguments":{"company":"sqb.uz","detail":"compact"}},{"tool":"match_people","arguments":{"job_id":3400149},"note":"people open to offers who fit this vacancy"}],"note":"The same data through MCP tools: https://alion.io/mcp/open needs no sign-in (compact searches, postings, people); https://alion.io/mcp with an Alion account has everything. Docs: https://alion.io/developers"}}