Python Developer z ML do bankowości
emagine Python Developer z ML do bankowości
Summary
Hands-on Python/ML developer building and deploying data-analysis and machine-learning solutions (process mining, churn analysis, fraud prevention, NLP) for banking projects from Warsaw. Core stack: Python (scipy, pandas, matplotlib), Spark, Scala/Java, SQL, Azure Synapse, plus Docker/Kubernetes for production deployment.
Branża: Bankowość
Lokalizacja: Hybryda z Warszawy (4 dni w miesiącu z biura - 2 dni co 2 tygodnie)
Stawka: do 145 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/ Java.
Solidne doświadczenie w klasycznym uczeniu maszynowym.
SQL, samodzielne pisanie zapytań.
Azure Synapse.
Podstawy DevOps: Docker, Kubernetes, samodzielne stawianie i zarządzanie kontenerami, obsługa podstawowych tasków, REST API.
Znajomość zagadnień uczenia maszynowego.
Mile widziane
Snowflake.
Hadoop.
Administracja Linux.
numpy.
Doświadczenie z obszarami process mining, churn analysis, fraud prevention lub NLP.