Analityk Data Science / Machine Learning Engineer

Branża: Bankowość

Lokalizacja: Hybryda z Warszawy (2 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/Java.
• Solidne doświadczenie w klasycznym uczeniu maszynowym.
• 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.