Specjalista / Specjalistka Applied Data Science (AI & Machine Learning)
⚲ Warszawa, Praga-Południe
18 000–22 000 zł brutto / mies.
Wymagania
- SQL
- Python
- Git
Opis stanowiska
Nasze wymagania:
Wykształcenie wyższe (kierunki analityczne/techniczne)
Doświadczenie w Data Science / ML w środowisku biznesowym
Doświadczenie w budowie i wdrażaniu modeli (MLOps)
Bardzo dobra znajomość SQL oraz Python (lub R)
Znajomość frameworków ML (np. scikit-learn, TensorFlow, PyTorch) oraz Git
Umiejętność przygotowania i przetwarzania danych
Dobre podstawy statystyki i ML
Wysokie umiejętności komunikacyjne i orientacja na wartość biznesową
Samodzielność, analityczne myślenie i dobra organizacja pracy
Mile widziane:
Doświadczenie z chmurą (Azure, Databricks, Fabric)
Zakres obowiązków:
Projektowanie, rozwój i wdrażanie modeli AI/ML wspierających analitykę predykcyjną i decyzje biznesowe
Budowa i implementacja rozwiązań ML dla use case’ów (np. prognozowanie, segmentacja, optymalizacja działań handlowych)
Wdrażanie modeli do produkcji oraz ich utrzymanie (monitoring jakości, MLOps, data drift)
Identyfikacja i priorytetyzacja inicjatyw AI/ML o mierzalnej wartości biznesowej
Analiza danych (EDA) oraz przygotowanie danych do modelowania (feature engineering, integracja źródeł)
Integracja wyników z narzędziami BI (np. Power BI) i współpraca z zespołami biznesowymi
Automatyzacja, skalowanie rozwiązań oraz prezentacja wniosków w formie rekomendacji biznesowych
Wykształcenie wyższe (kierunki analityczne/techniczne)
Doświadczenie w Data Science / ML w środowisku biznesowym
Doświadczenie w budowie i wdrażaniu modeli (MLOps)
Bardzo dobra znajomość SQL oraz Python (lub R)
Znajomość frameworków ML (np. scikit-learn, TensorFlow, PyTorch) oraz Git
Umiejętność przygotowania i przetwarzania danych
Dobre podstawy statystyki i ML
Wysokie umiejętności komunikacyjne i orientacja na wartość biznesową
Samodzielność, analityczne myślenie i dobra organizacja pracy
Mile widziane:
Doświadczenie z chmurą (Azure, Databricks, Fabric)
Zakres obowiązków:
Projektowanie, rozwój i wdrażanie modeli AI/ML wspierających analitykę predykcyjną i decyzje biznesowe
Budowa i implementacja rozwiązań ML dla use case’ów (np. prognozowanie, segmentacja, optymalizacja działań handlowych)
Wdrażanie modeli do produkcji oraz ich utrzymanie (monitoring jakości, MLOps, data drift)
Identyfikacja i priorytetyzacja inicjatyw AI/ML o mierzalnej wartości biznesowej
Analiza danych (EDA) oraz przygotowanie danych do modelowania (feature engineering, integracja źródeł)
Integracja wyników z narzędziami BI (np. Power BI) i współpraca z zespołami biznesowymi
Automatyzacja, skalowanie rozwiązań oraz prezentacja wniosków w formie rekomendacji biznesowych
🔍 Dekoder Ogłoszenia
🔴
Wysokie umiejętności komunikacyjne i orientacja na wartość biznesową
Oczekuje się, że będziesz tłumaczyć skomplikowane techniczne zagadnienia na język zrozumiały dla nietechnicznych decydentów i udowadniać ROI swoich projektów.
🔴
Doświadczenie w budowie i wdrażaniu modeli (MLOps)
Może oznaczać zarówno zaawansowane praktyki DevOps dla ML, jak i podstawowe skrypty do wdrażania modeli.
🔴
Identyfikacja i priorytetyzacja inicjatyw AI/ML o mierzalnej wartości biznesowej
Będziesz musiał nie tylko budować modele, ale także aktywnie szukać problemów biznesowych, które można rozwiązać za pomocą AI/ML i przekonać do tego innych.
🔴
Samodzielność, analityczne myślenie i dobra organizacja pracy
Oczekuje się, że będziesz w stanie samodzielnie zarządzać swoimi zadaniami i projektami, często bez szczegółowego nadzoru.
🟡
Integracja wyników z narzędziami BI (np. Power BI) i współpraca z zespołami biznesowymi
Twoje modele będą musiały być łatwo integrowalne z istniejącymi narzędziami raportowania i będziesz musiał blisko współpracować z działami nietechnicznymi.