Data Scientist
⚲ Warszawa
Do uzgodnienia
Wymagania
- Python
Opis stanowiska
Nasze wymagania:
Wykształcenie wyższe w obszarze data science, matematyki, informatyki, machine learning.
Minimum 3–5 lat doświadczenia w obszarze Data Science i Machine Learning.
Praktyczna znajomość Python oraz bibliotek ML i Data Science.
Doświadczenie w trenowaniu, walidacji i wdrażaniu modeli ML w środowisku produkcyjnym.
Znajomość zagadnień LLM i GenAI oraz RAG.
Umiejętność pracy z danymi w środowisku chmurowym (preferowane GCP i Vertex AI).
Znajomość języka angielskiego na poziomie minimum B2,
Analityczne myślenie i umiejętność pracy z niejednoznacznymi danymi.
Komunikatywność i umiejętność przekładania wyników technicznych na język biznesowy.
Ciekawość technologiczna i gotowość do eksperymentowani
Mile widziane:
Doświadczenie z wektorowymi bazami danych oraz embeddings.
Znajomość narzędzi MLOps.
Doświadczenie w pracy w środowisku regulowanym.
Doświadczenie z ewaluacją i monitorowaniem jakości rozwiązań GenAI i RAG.
Certyfikaty z obszaru AI i ML.
Zakres obowiązków:
Projektowanie, trenowanie i ewaluacja modeli Machine Learning oraz rozwiązań opartych o LLM i GenAI.
Przygotowanie i analiza danych, eksploracja, feature engineering oraz walidacja jakości danych.
Budowa i utrzymanie ML pipeline’s obejmujących trening, walidację, testy i wdrożenia.
Udział w projektowaniu i ocenie rozwiązań RAG, rozwijanych w ramach platformy AI.
Definicja metryk jakości modeli oraz prowadzenie testów regresji.
Współpraca z Architektem AI oraz interesariuszami biznesowymi, przekładanie potrzeb na rozwiązania analityczne.
Tworzenie dokumentacji modelowej oraz działania związane z AI governance i zgodnością regulacyjną.
Oferujemy:
współpraca B2B lub Umowa o pracę
praca hybrydowa - Warszawa
Wykształcenie wyższe w obszarze data science, matematyki, informatyki, machine learning.
Minimum 3–5 lat doświadczenia w obszarze Data Science i Machine Learning.
Praktyczna znajomość Python oraz bibliotek ML i Data Science.
Doświadczenie w trenowaniu, walidacji i wdrażaniu modeli ML w środowisku produkcyjnym.
Znajomość zagadnień LLM i GenAI oraz RAG.
Umiejętność pracy z danymi w środowisku chmurowym (preferowane GCP i Vertex AI).
Znajomość języka angielskiego na poziomie minimum B2,
Analityczne myślenie i umiejętność pracy z niejednoznacznymi danymi.
Komunikatywność i umiejętność przekładania wyników technicznych na język biznesowy.
Ciekawość technologiczna i gotowość do eksperymentowani
Mile widziane:
Doświadczenie z wektorowymi bazami danych oraz embeddings.
Znajomość narzędzi MLOps.
Doświadczenie w pracy w środowisku regulowanym.
Doświadczenie z ewaluacją i monitorowaniem jakości rozwiązań GenAI i RAG.
Certyfikaty z obszaru AI i ML.
Zakres obowiązków:
Projektowanie, trenowanie i ewaluacja modeli Machine Learning oraz rozwiązań opartych o LLM i GenAI.
Przygotowanie i analiza danych, eksploracja, feature engineering oraz walidacja jakości danych.
Budowa i utrzymanie ML pipeline’s obejmujących trening, walidację, testy i wdrożenia.
Udział w projektowaniu i ocenie rozwiązań RAG, rozwijanych w ramach platformy AI.
Definicja metryk jakości modeli oraz prowadzenie testów regresji.
Współpraca z Architektem AI oraz interesariuszami biznesowymi, przekładanie potrzeb na rozwiązania analityczne.
Tworzenie dokumentacji modelowej oraz działania związane z AI governance i zgodnością regulacyjną.
Oferujemy:
współpraca B2B lub Umowa o pracę
praca hybrydowa - Warszawa
🔍 Dekoder Ogłoszenia
🔴
Trenowanie, walidacja i wdrażanie modeli ML w środowisku produkcyjnym.
Może oznaczać, że będziesz odpowiedzialny za cały cykl życia modelu, od eksperymentów po utrzymanie go w działaniu, co może być czasochłonne i wymagać umiejętności DevOps.
🔴
Komunikatywność i umiejętność przekładania wyników technicznych na język biznesowy.
Oczekuje się, że będziesz nie tylko technikiem, ale także będziesz musiał tłumaczyć skomplikowane zagadnienia techniczne osobom nietechnicznym, co może wymagać dodatkowego wysiłku.
🟡
Ciekawość technologiczna i gotowość do eksperymentowania.
Może oznaczać, że będziesz musiał poświęcać czas na naukę nowych technologii i eksplorowanie niepewnych rozwiązań, co nie zawsze jest bezpośrednio związane z bieżącymi zadaniami.
🔴
Udział w projektowaniu i ocenie rozwiązań RAG, rozwijanych w ramach platformy AI.
Może oznaczać, że będziesz pracować nad nowymi, potencjalnie eksperymentalnymi technologiami, których stabilność i efektywność mogą być jeszcze w fazie rozwoju.
🔴
Współpraca z Architektem AI oraz interesariuszami biznesowymi, przekładanie potr
Ostatnie słowo jest ucięte, co sugeruje niedopracowanie ogłoszenia i potencjalnie niejasne oczekiwania dotyczące zakresu współpracy.