Data Science Specialist
⚲ Kraków
27 300 - 29 400 PLN (B2B)
Wymagania
- mocna znajomość klasycznych pipeline'ów ML, w tym zarządzania cyklem życia modelu
- biegłość w technikach feature engineering
- doświadczenie z modelami takimi jak XGBoost, LightGBM, MLP, autoencodery
- zaawansowane umiejętności SQL (standardowy język oraz przez API Pythona, np. PySpark, pandas)
- dbałość o szczegóły, sumienność i doskonała komunikacja
Mile widziane
- znajomość Apache Spark
Opis stanowiska
W Mindbox jako Data Science Specialist będziesz wspierać zespół ML w rozwijaniu i walidacji zaawansowanych modeli, feature engineering oraz zapewnianiu jakości danych dla inicjatyw analitycznych. Praca obejmuje klasyczne pipeline'y ML, modele takie jak XGBoost, LightGBM, MLP i autoencodery oraz zaawansowany SQL (również przez PySpark i pandas). To oferta dla osoby z solidnym warsztatem w ML, która lubi pracować złożonymi danymi i chce działać w zespołowym środowisku. Uwaga: mimo deklarowanej elastyczności modelu współpracy, wymagane jest 8 dni w miesiącu w biurze w Krakowie — warto zweryfikować, co dokładnie oznacza ta elastyczność.
🔍 Dekoder Ogłoszenia
🟡
top IT talents
Standardowy zwrot rekrutacyjny budujący prestiż, bez konkretnej informacji.
🟡
highly collaborative team
Może oznaczać częstą pracę zespołową i liczne spotkania; warto dopytać o styl pracy.
🟡
Sounds like your kind of challenge?
Marketingowe pytanie retoryczne mające wciągnąć kandydata, bez wartości informacyjnej.
🔴
Flexible cooperation model
Brzmi elastycznie, ale przy jednoczesnym wymogu 8 dni w biurze w Krakowie — warto zweryfikować, co dokładnie oznacza 'elastyczność'.
🟢
Hybrid work setup – 8x/msc from the office
Konkretny, transparentny wymóg — pozytyw, bo jasno określa warunki.