Data Science Specialist
⚲ Kraków
26 000–28 000 zł netto (+ VAT) / mies.
Wymagania
- strong expertise in classical ML pipelines, w tym praktyczne doświadczenie w zarządzaniu cyklem życia modelu
- biegłość w technikach feature engineering oraz doświadczenie z modelami XGBoost, LightGBM, MLP, Autoencoders
- zaawansowany SQL (zarówno standardowy, jak i przez API Pythona, np. PySpark, pandas)
- dbałość o szczegóły, sumienność i bardzo dobra komunikacja
- praca hybrydowa — 8 dni w miesiącu z biura w Krakowie
Mile widziane
- znajomość Apache Spark
Opis stanowiska
Rola wspiera zespół ML w pełnym cyklu życia modeli — od feature engineeringu, przez selekcję i trening, po walidację i testy — na dużych, złożonych zbiorach danych. Będziesz ściśle współpracować z Data Scientistami i Data Engineerami, więc liczy się komunikatywność i dbałość o szczegóły. Uwaga: ogłoszenie wprost mówi o 'wspieraniu' zespołu ML, co sugeruje rolę wykonawczą raczej niż samodzielne podejmowanie kluczowych decyzji — a 'zapewnianie jakości danych' może w praktyce oznaczać sporo ręcznego czyszczenia danych.
🔍 Dekoder Ogłoszenia
🔴
play a key role in supporting our ML team
Twoja rola będzie polegać głównie na pomocy bardziej doświadczonym członkom zespołu, a nie na samodzielnym podejmowaniu kluczowych decyzji.
🔴
end-to-end processes including feature engineering, model selection, training, validation, and testing
Oczekuje się, że będziesz brać udział we wszystkich etapach cyklu życia modelu, co może oznaczać wykonywanie wielu zadań, od prostych po bardziej złożone.
🔴
ensure data quality for analytics initiatives
Może to oznaczać ręczne czyszczenie danych i rozwiązywanie problemów z ich jakością, co bywa czasochłonne i powtarzalne.
🟡
highly collaborative team
Spodziewaj się częstych spotkań i dyskusji, które mogą pochłaniać znaczną część czasu pracy.
🟡
Flexible cooperation model
Model współpracy jest elastyczny, ale szczegóły dotyczące tej elastyczności (np. dotyczące urlopów, godzin pracy) nie są podane.