Senior Data Scientist

Zakres obowiązków:

• Przygotowywanie i wdrażanie zaawansowanych modeli uczenia maszynowego, statystycznych czy głębokiego uczenia, mających na celu rozwiązywanie konkretnych problemów biznesowych.
• Opracowywanie procesów czyszczenia, agregacji i standaryzacji danych z różnych źródeł w celu zapewnienia ich wysokiej jakości i spójności.
• Prowadzenie wstępnej analizy dużych zbiorów danych, wyszukiwanie wzorców, trendów i anomalii, które mogą przyczynić się do poprawy jakości modelu lub otworzyć nowe obszary badawcze.
• Ciągłe ulepszanie istniejących rozwiązań, dostrajanie parametrów i wybór najbardziej adekwatnych algorytmów, tak aby osiągnąć jak najwyższą skuteczność i stabilność.
• Ścisła kooperacja z programistami, inżynierami danych, analitykami biznesowymi czy menedżerami produktu w celu wdrażania wyników analiz i projektów w strukturach firmy.
• Przekładanie złożonej analizy na czytelne wizualizacje i raporty dostosowane do odbiorców o różnym poziomie wiedzy technicznej (management, interesariusze biznesowi, dział techniczny).
• Wspieranie rozwoju mniej doświadczonych członków zespołu, dzielenie się wiedzą i najlepszymi praktykami w obszarach data science, programowania czy metodologii projektów.

Wymagania:

• Wykształcenie wyższe – preferowane kierunki studiów to informatyka, matematyka, statystyka, ekonofizyka, ekonometria lub pokrewne.
• Minimum 5 lat doświadczenia na stanowisku Data Scientist lub pokrewnym; udokumentowane sukcesy w realizacji projektów analitycznych na dużych zbiorach danych.
• Bardzo dobra znajomość metod statystycznych, technik data mining i machine learning (m.in. regresja, drzewa decyzyjne, modele ensemble, sieci neuronowe).
• Biegłość w wykorzystaniu języków takich jak Python (pandas, NumPy, scikit-learn, TensorFlow lub PyTorch), R oraz narzędzi typu SQL, Spark, Hadoop.
• Doświadczenie z platformami chmurowymi (np. AWS, Azure, GCP) w zakresie wdrażania i skalowania rozwiązań data science.
• Umiejętność zrozumienia potrzeb organizacji oraz przekładania wyników analiz na mierzalne efekty i rekomendacje biznesowe.
• Zdolność do pracy w zespole, efektywna komunikacja, umiejętność prezentowania wyników w zrozumiały sposób, proaktywne podejście do rozwiązywania problemów.
• Bardzo dobra znajomość języka angielskiego w mowie i piśmie (współpraca międzynarodowa, dokumentacja techniczna).