Senior Data Scientist (GCP, ML)
⚲ Gdańsk, Katowice, Kraków, Dębniki, Warszawa, Wrocław
150–200 zł netto (+ VAT) / godz.
Wymagania
- min. 6 lat doświadczenia na stanowisku Data Scientist
- doświadczenie w dostarczaniu modeli ML end-to-end (od pomysłu do produkcji)
- doświadczenie z inżynierią cech, walidacją modeli, testami A/B i monitoringiem produkcyjnym
- doświadczenie z zaawansowanymi architekturami ML (deep learning, modele grafowe lub sekwencyjne)
- doświadczenie w bliskiej współpracy z zespołami produktowymi
- umiejętność jasnego tłumaczenia koncepcji ML osobom nietechnicznym
- biegła znajomość języka polskiego i angielskiego
Mile widziane
- doświadczenie w Fintech, płatnościach lub zapobieganiu oszustwom
Opis stanowiska
Applandeo szuka Senior Data Scientist do projektu opartego na danych z kont bankowych, którego celem jest poprawa skuteczności płatności i zapobieganie oszustwom. Będziesz odpowiedzialny za pełny cykl życia modeli ML — od odkrywania problemu i inżynierii cech, przez prototypowanie i walidację, po produkcję, testy A/B i monitoring. To rola dla osoby samodzielnej, która potrafi też tłumaczyć koncepcje ML osobom nietechnicznym i współpracować blisko z Product Managerami oraz Software Engineerami. Praca dotyczy obszaru o wysokiej stawce — błędy w modelach mogą mieć poważne konsekwencje finansowe, co warto wziąć pod uwagę.
🔍 Dekoder Ogłoszenia
🔴
Own the full lifecycle of models - from problem discovery and feature engineering to prototyping, validation, production, A/B testing and monitoring.
Oczekuje się, że będziesz odpowiedzialny za cały proces tworzenia i wdrażania modeli ML, co może oznaczać dużą samodzielność, ale też potencjalnie brak wsparcia lub zasobów.
🔴
Ability to explain ML concepts clearly to non-technical stakeholders
Może to oznaczać, że będziesz musiał poświęcać dużo czasu na tłumaczenie swojej pracy osobom bez technicznego zaplecza, co może być czasochłonne i frustrujące.
🔴
Work on ML solutions for payments and fraud prevention
Choć brzmi to jak interesujący obszar, może oznaczać pracę nad problemami o wysokiej stawce, gdzie błędy mają poważne konsekwencje finansowe lub operacyjne.
🟡
Collaborate closely with Software Engineers, Product Managers and Designers
Wymaga to dobrej komunikacji i umiejętności pracy w zespole, ale może też oznaczać częste spotkania i potencjalne konflikty priorytetów między różnymi działami.
🟢
Experience with advanced ML architectures (such as deep learning, graph-based or sequence-based models)
Wymaganie to sugeruje, że projekt może być złożony i wymagać specjalistycznej wiedzy, co jest pozytywne dla rozwoju, ale może też oznaczać wyzwanie techniczne.