Analityk Data Science / Machine Learning Engineer
Branża: Bankowość
Lokalizacja: Hybryda z Warszawy (4 dni w miesiącu z biura, reszta zdalnie)
Stawka: do 140 zł/h netto na b2b
Opis stanowiska
Osoba na tym stanowisku będzie odpowiedzialna za projektowanie, budowę i wdrażanie na produkcję rozwiązań związanych z analizą danych oraz uczeniem maszynowym na potrzeby projektów z obszarów takich jak process mining, churn analysis, fraud prevention czy NLP.
Poszukujemy osoby o mocnym nastawieniu hands-on, z solidnym warsztatem inżynierskim, potrafiącej samodzielnie wdrażać i utrzymywać rozwiązania produkcyjne, identyfikować wąskie gardła oraz znajdować optymalizacje kosztowe. Współpraca z biznesem jest zapewniona po stronie zespołu, dlatego kluczowe w tej roli są umiejętności programistyczne, doświadczenie produkcyjne oraz mocne kompetencje w zakresie klasycznego uczenia maszynowego.
Główne obowiązki
Osoba na tym stanowisku będzie odpowiedzialna za:
- Projektowanie i implementację rozwiązań danych.
- Współpracę z zespołem biznesowym w celu identyfikacji potrzeb analitycznych.
- Analizę dużych zbiorów danych w celu uzyskania przydatnych wniosków.
- Utrzymanie i optymalizację istniejących rozwiązań produkcyjnych.
- Wdrażanie i poprawę procesów uczenia maszynowego.
- Identyfikowanie wąskich gardeł i optymalizację kosztową.
Wymagania
- Minimum 3 lata doświadczenia komercyjnego.
- Doświadczenie we wspieraniu i wdrażaniu rozwiązań produkcyjnych.
- Bardzo dobra znajomość Python (w tym scipy, pandas, matplotlib).
- Doświadczenie z Apache Spark.
- Doświadczenie w Scala.
- Solidne doświadczenie w klasycznego uczenia maszynowego.
- SQL, samodzielne pisanie zapytań.
- Snowflake.
- Azure Synapse.
- Podstawy DevOps: Docker, Kubernetes, samodzielne stawianie i zarządzanie kontenerami, obsługa podstawowych tasków, REST API.
- Znajomość zagadnień uczenia maszynowego.
Mile widziane
- Java.
- Hadoop.
- Administracja Linux.
- numpy.
- Doświadczenie z obszarami process mining, churn analysis, fraud prevention lub NLP.