Senior Data Scientist with Data Engineering Skills
Summary
Build and maintain an end-to-end demand-forecasting system for a nationwide entertainment network, blending sales history with external signals and shipping GLM models in Python/SQL.
Kim jesteśmy?
Jesteśmy ITSG - wiodącym dostawcą spersonalizowanych rozwiązań dla wymagających klientów. Wierzymy, że każde wyzwanie ma swoje optymalne rozwiązanie i podchodzimy do niego z pełnym zaangażowaniem. Dostarczamy produkty cyfrowe, stosując nowoczesne rozwiązania i podejście skoncentrowane na wysokiej jakości.
O projekcie:
Dołączasz do zespołu, który od zera buduje system przewidywania popytu dla jednego z liderów polskiego rynku rozrywki - sieci kilkudziesięciu lokalizacji w całym kraju. System łączy kilkuletnią historię sprzedaży z sygnałami zbieranymi z sieci (trendy wyszukiwań, social media, box office, metadane premier) i przewiduje frekwencję na nadchodzące tytuły, podpowiadając, jak najlepiej ułożyć ofertę w całej sieci.
Szukamy Data Scientistów, którzy dobrze czują się nie tylko w analizie i modelowaniu, ale również w praktycznej pracy z danymi na wcześniejszym etapie: ich pozyskiwaniu, czyszczeniu, transformacji oraz przygotowaniu pod dalszą analizę. To rola dla osób, które nie oczekują gotowego, idealnie przygotowanego datasetu i potrafią samodzielnie przejść przez proces od surowych danych do modelu oraz wniosków biznesowych.
W projekcie będziesz pracować w ścisłej współpracy z architektem danych oraz zespołem biznesowym. Ważna będzie samodzielność, skrupulatność i gotowość do pracy z nieustrukturyzowanymi oraz niewyczyszczonymi danymi.
Zakres obowiązków:
- Współpraca z architektem przy projektowaniu relacyjnej bazy danych w SQL; definiowanie schematu, typów danych, relacji i indeksów.
- Pozyskiwanie danych z 3-4 źródeł zewnętrznych, w tym stron WWW, API, plików lub baz legacy.
- Czyszczenie, transformacja i przygotowanie danych pod analizę oraz modelowanie.
- Zasilanie bazy danych przygotowanymi danymi.
- Eksploracyjna analiza danych, czyli EDA: identyfikacja zależności, anomalii, braków i problemów jakościowych.
- Dokumentowanie wyników analiz oraz założeń dotyczących danych.
- Budowa i walidacja modelu ML klasy GLM.
- Iteracyjna praca z modelem oraz interpretacja wyników.
- Pisanie skryptów w Pythonie do automatyzacji etapów pozyskiwania i przetwarzania danych.
- Utrzymywanie porządku w kodzie i dokumentacji: repozytorium, wersjonowanie, powtarzalność wyników.
- Przygotowywanie dokumentacji technicznej i analitycznej.
- Praca z narzędziami AI wspierającymi development i analizę, m.in. Claude Code, Codex.
Wymagania:
Doświadczenie i wiedza
- Minimum 5-7 lat praktycznego doświadczenia w roli Data Scientist lub pokrewnej.
- Bardzo dobra znajomość SQL; projektowanie schematów, zapytania analityczne, optymalizacja.
- Bardzo dobra znajomość Pythona w kontekście analizy, przetwarzania i przygotowywania danych.
- Umiejętność samodzielnego pisania skryptów do pobierania i przetwarzania danych.
- Doświadczenie z bibliotekami/narzędziami takimi jak Pandas, NumPy, BeautifulSoup, Scrapy lub podobnymi.
- Doświadczenie z integracją danych z heterogenicznych źródeł, np. REST API, pliki flat, bazy legacy.
- Doświadczenie w pracy z niekompletnymi, nieustrukturyzowanymi lub niewyczyszczonymi danymi.
- Doświadczenie z eksploracyjną analizą danych.
- Doświadczenie z modelami liniowymi / GLM i ich interpretacją.
- Umiejętność walidacji modeli predykcyjnych oraz oceny jakości wyników.
- Umiejętność samodzielnego postawienia środowiska pracy: Python, baza danych, zależności, repozytorium.
Cechy osobowe
- Skrupulatność i dbałość o szczegóły; zarówno w danych, jak i w kodzie.
- Samodzielność i gotowość do pracy w projekcie, w którym dane nie są idealnie przygotowane.
- Umiejętność porządkowania niekompletnych i nieustrukturyzowanych danych.
- Bardzo dobra komunikacja.
- Umiejętność ustalania wymagań i założeń z ekspertami domenowymi spoza obszaru analiz i technologii.
- Dobra znajomość języka angielskiego.
Mile widziane:
- Znajomość H2O.ai będzie dużym atutem.
- Znajomość Jupyter Notebook / JupyterLab.
- Znajomość narzędzi do wersjonowania danych lub eksperymentów, np. DVC, MLflow.
- Doświadczenie w projektach end-to-end: od pozyskania danych, przez analizę, po model predykcyjny.
- Doświadczenie w pracy z narzędziami AI wspierającymi analizę lub development.
Oferujemy:
- Wynagrodzenie: 160-210 PLN + VAT/h, B2B.
- Możliwość wyboru systemu pracy: 100% zdalnie, hybrydowo lub z biura w Warszawie.
- Udział w projekcie tworzonym od podstaw: realny wpływ na podejście do danych, strukturę bazy, analizę oraz kierunek modelowania.
- Możliwość pracy end-to-end: od pozyskania i uporządkowania danych, przez EDA, aż po model predykcyjny i interpretację wyników dla biznesu.
- Pracę i rozwój w wykorzystywanych technologiach: Python, SQL, Pandas, NumPy, GLM, H2O.ai, Jupyter Notebook / JupyterLab, Claude Code, Codex.
- Przyjazne środowisko pracy: elastyczny czas pracy, minimalna liczba spotkań.
- Benefity: budżet szkoleniowy, lekcje języka angielskiego, karta Multisport, prywatne ubezpieczenie medyczne, imprezy integracyjne.
Oczekujemy
Oferujemy