Data Scientist / ML Consultant
Algolytics rozwija platformę oraz rozwiązania z obszaru AutoML, MLOps, Feature Store, real-time decisioning, credit risk, antifraud i customer intelligence. Szukamy osoby, która chce łączyć pracę data scientistyczną z realnym wdrażaniem modeli w środowiskach produkcyjnych oraz wpływem na rozwój naszych produktów.
To rola dla osoby, która lubi nie tylko budować modele, ale też rozumieć problem biznesowy, pracować z klientem, projektować proces analityczny i doprowadzać rozwiązanie do działania w praktyce.
Czym będziesz się zajmować
Budową i prototypowaniem modeli predykcyjnych dla klientów z sektorów finansowego, telekomunikacyjnego, e-commerce, retail i usług.
Tworzeniem rozwiązań z obszaru credit risk, antifraud, customer intelligence, churn, response modelling, rekomendacji, segmentacji behawioralnej i analizy danych transakcyjnych.
Przygotowywaniem danych do modelowania: analiza danych, feature engineering, walidacja jakości danych, budowa zbiorów treningowych i testowych.
Wdrażaniem modeli i logiki decyzyjnej w środowiskach produkcyjnych z wykorzystaniem platformy .
Udziałem w projektach R&D związanych z AutoML, MLOps, Feature Store, real-time scoring, LLM/NLP i automatyzacją procesów analitycznych.
Współpracą z klientami biznesowymi: analiza potrzeb, przekładanie problemów biznesowych na rozwiązania analityczne, prezentacja wyników i rekomendacji.
Współpracą z zespołem developerskim przy rozwoju funkcjonalności naszych produktów analitycznych.
Testowaniem, walidacją i monitorowaniem jakości modeli oraz reguł decyzyjnych.
Przygotowywaniem dedykowanych procedur, komponentów i rozszerzeń funkcjonalnych platformy Algolytics.
Szukamy osoby, która ma
Minimum 5 lat doświadczenia w Data Science, Machine Learning, modelowaniu danych lub projektach analitycznych.
Bardzo dobrą znajomość Pythona i SQL.
Dobre podstawy statystyki, machine learningu, data mining i walidacji modeli.
Doświadczenie w projektach konsultingowych, wdrożeniowych lub projektach realizowanych dla odbiorcy biznesowego.
Umiejętność samodzielnej analizy problemu biznesowego i zaproponowania podejścia analitycznego.
Doświadczenie w przygotowywaniu danych do ML, feature engineeringu i testowaniu modeli.
Umiejętność komunikacji z biznesem oraz współpracy z zespołem developerskim.
Znajomość języka angielskiego pozwalającą na pracę z dokumentacją i komunikację projektową.
Ukończone studia wyższe, preferowane kierunki: informatyka, matematyka, metody ilościowe, ekonometria, statystyka, fizyka komputerowa lub pokrewne.
Dodatkowym atutem będzie
Doświadczenie w modelowaniu ryzyka kredytowego, scoringu, fraud detection lub sektorze FinTech.
Znajomość rozwiązań MLOps, Feature Store, AutoML, MLflow, Databricks, Snowflake, Azure ML, AWS SageMaker lub podobnych.
Doświadczenie z bardzo dużymi zbiorami danych.
Znajomość SAS, R, SPSS/IBM Modeler, KNIME, RapidMiner, Statistica lub innych narzędzi analitycznych.
Znajomość Java/Groovy lub doświadczenie w tworzeniu komponentów produkcyjnych.
Doświadczenie z REST API, SOAP, integracjami systemowymi lub wdrażaniem modeli jako usług.
Znajomość NLP, LLM, generative AI, analizy obrazów lub danych pochodzących z sensorów/IoT.
Chęć dzielenia się wiedzą: wystąpienia na konferencjach, webinary, szkolenia, publikacje branżowe lub aktywność akademicka.
Co oferujemy
Pracę nad modelami i systemami decyzyjnymi, które realnie działają produkcyjnie u klientów enterprise.
Możliwość łączenia Data Science, MLOps, AutoML, credit risk, antifraud i real-time decisioning.
Duży wpływ na rozwój autorskiej platformy oraz produktów Algolytics.
Ambitne projekty dla dużych organizacji z branży finansowej, telekomunikacyjnej, e-commerce, retail i usług.
Dużą samodzielność oraz możliwość proponowania własnych rozwiązań analitycznych i produktowych.
Pracę w doświadczonym, kameralnym zespole, w którym łatwo zobaczyć wpływ swojej pracy.
Atrakcyjne wynagrodzenie oraz premię dwa razy w roku.
Prywatną opiekę medyczną.
Biuro w centrum Warszawy.
Elastyczny model współpracy: UoP lub B2B.