Machine Learning
⚲ Warszawa, Poznań
Do uzgodnienia
Wymagania
- Data Science
- SSIS
- Python
- SQL
- ML
- Docker
- ETL
- Cl/CD
- Machine Learning
Opis stanowiska
Szukamy osoby do zespołu, który realnie łączy data science, inżynierię oprogramowania
i wdrożenia biznesowe. Pracujemy nad rozwiązaniami, które mają bezpośredni wpływ na sprzedaż i rozwój produktów finansowych - od modeli predykcyjnych skłonności do zakupu takich produktów jak skarb FX, leasing, faktoring czy gwarancje krajowe i zagraniczne, po rozwój nowych modeli wspierających sprzedaż w konkretnych obszarach biznesowych.
To miejsce dla osoby, która chce pracować nie tylko nad samymi modelami, ale również nad całym ekosystemem ich wytwarzania i utrzymania — od danych, przez architekturę, aż po wdrożenie produkcyjne.
Wymagania
• Min. 3 lata doświadczenia w obszarze Machine Learning / Data Science (projekty produkcyjne,
nie tylko PoC).
• Znajomość języka Python oraz bibliotek ML (np. scikit-learn, pandas, numpy, LightGBM/XGboost)
• Doświadczenie w budowie, trenowaniu i walidacji modeli ML (supervised).
• Znajomość SQL/SQL Server – optymalizacja zapytań, indeksy, praca na dużych wolumenach
danych.
• Umiejętność przygotowania i przetwarzania danych (data wrangling, feature engineering).
• Doświadczenie we wdrażaniu modeli do środowiska produkcyjnego (API, batch processing,
integracja z systemami).
• Znajomość dobrych praktyk MLOps (wersjonowanie modeli, CI/CD, Docker)
• Umiejętność pracy z pipeline’ami danych (np. SSIS / Python / inne narzędzia ETL).
Oferujemy
-kontrakt B2B
-praca hybrydowa - aktualnie dwa razy w tygodniu praca w biurze (Warszawa/Poznań)
-opcjonalnie pakiet Luxmed na preferencyjnych warunkach
-opcjonalnie kafeteria MyBenefit na preferencyjnych warunkach
i wdrożenia biznesowe. Pracujemy nad rozwiązaniami, które mają bezpośredni wpływ na sprzedaż i rozwój produktów finansowych - od modeli predykcyjnych skłonności do zakupu takich produktów jak skarb FX, leasing, faktoring czy gwarancje krajowe i zagraniczne, po rozwój nowych modeli wspierających sprzedaż w konkretnych obszarach biznesowych.
To miejsce dla osoby, która chce pracować nie tylko nad samymi modelami, ale również nad całym ekosystemem ich wytwarzania i utrzymania — od danych, przez architekturę, aż po wdrożenie produkcyjne.
Wymagania
• Min. 3 lata doświadczenia w obszarze Machine Learning / Data Science (projekty produkcyjne,
nie tylko PoC).
• Znajomość języka Python oraz bibliotek ML (np. scikit-learn, pandas, numpy, LightGBM/XGboost)
• Doświadczenie w budowie, trenowaniu i walidacji modeli ML (supervised).
• Znajomość SQL/SQL Server – optymalizacja zapytań, indeksy, praca na dużych wolumenach
danych.
• Umiejętność przygotowania i przetwarzania danych (data wrangling, feature engineering).
• Doświadczenie we wdrażaniu modeli do środowiska produkcyjnego (API, batch processing,
integracja z systemami).
• Znajomość dobrych praktyk MLOps (wersjonowanie modeli, CI/CD, Docker)
• Umiejętność pracy z pipeline’ami danych (np. SSIS / Python / inne narzędzia ETL).
Oferujemy
-kontrakt B2B
-praca hybrydowa - aktualnie dwa razy w tygodniu praca w biurze (Warszawa/Poznań)
-opcjonalnie pakiet Luxmed na preferencyjnych warunkach
-opcjonalnie kafeteria MyBenefit na preferencyjnych warunkach
🔍 Dekoder Ogłoszenia
🔴
realnie łączy data science, inżynierię oprogramowania i wdrożenia biznesowe
Oczekuje się, że będziesz wykonywać zadania z różnych dziedzin, od tworzenia modeli po ich integrację z systemami produkcyjnymi.
🟡
rozwiązań, które mają bezpośredni wpływ na sprzedaż i rozwój produktów finansowych
Twoja praca będzie ściśle powiązana z celami biznesowymi, co może oznaczać presję na wyniki i szybkie dostarczanie wartości.
🔴
nie tylko nad samymi modelami, ale również nad całym ekosystemem ich wytwarzania i utrzymania
Poza tworzeniem modeli, będziesz odpowiedzialny za cały cykl życia, w tym infrastrukturę, dane i produkcję.
🟡
Min. 3 lata doświadczenia w obszarze Machine Learning / Data Science (projekty produkcyjne, nie tylko PoC)
Szukają osoby z udokumentowanym doświadczeniem w praktycznym wdrażaniu modeli, a nie tylko w prototypowaniu.
🔴
praca hybrydowa - aktualnie dwa razy w tygodniu praca w biurze
Obecnie jest to praca hybrydowa, ale może się to zmienić w zależności od potrzeb firmy.