Data Scientist
⚲ Warszawa
22 680 - 24 360 PLN (B2B)
Wymagania
- Python
- Machine learning
- scikit-learn
- pandas
- SQL
- Elasticsearch
- Docker
- Kubernetes
- Linux
- MLOps
- Kafka (nice to have)
Opis stanowiska
O projekcie:
W Scalo zajmujemy się dostarczaniem projektów software'owych i wspieraniem naszych partnerów w rozwijaniu ich biznesu. Tworzymy oprogramowanie, które umożliwia ludziom dokonywanie zmian, działanie w szybszym tempie oraz osiąganie lepszych rezultatów. Jesteśmy firmą, która wykorzystuje szerokie spektrum usług IT, żeby pomagać klientom.
Obszary naszego działania to m.in.: doradztwo technologiczne, tworzenie oprogramowania, systemy wbudowane, rozwiązania chmurowe, zarządzanie danymi, dedykowane zespoły developerskie.
Cześć!
U nas znajdziesz to, czego szukasz - przekonaj się!
W Scalo czeka na Ciebie:
- współpraca hybrydowa z Warszawy,
- stawka do 145 PLN/h przy B2B w zależności od doświadczenia.
Co dla Ciebie mamy:
- długofalową współpracę - różnorodne projekty (działamy w ramach Software Services, Embedded Services, Data Services, Cloud Services),
- możliwość rozwoju kompetencji we współpracy z naszym Center of Excellence,
- kafeteryjny system benefitów – Motivizer,
- prywatną opiekę medyczną – Luxmed.
Brzmi interesująco? Aplikuj – czekamy na Twoje CV!
Wymagania:
Kompetencje wymagane do realizacji usług:
- minimum 4 lata doświadczenia w programowaniu rozwiązań w Pythonie,- praktyczna znajomość Machine Learning, w szczególności scikit-learn, pandas, XGBoost oraz metod anomaly detection,- doświadczenie w pracy z danymi, obejmujące ich przygotowanie, analizę oraz feature engineering,- znajomość SQL,- doświadczenie w pracy z danymi składowanymi w Elasticsearch,- znajomość Docker i Kubernetes oraz środowiska Linux,- wiedza z zakresu MLOps oraz doświadczenie w przygotowywaniu modeli do wdrożeń produkcyjnych,- znajomość dobrych praktyk programistycznych oraz doświadczenie w testowaniu rozwiązań,- umiejętności analityczne i samodzielność w poszukiwaniu rozwiązań,- mile widziane: znajomość modułu Machine Learning w Elasticsearch, Apache Kafka oraz doświadczenie w projektach związanych z wykrywaniem fraudów, anomalii lub innych nadużyć finansowych.
Codzienne zadania:
- projektowanie, rozwój i wdrażanie modeli Machine Learning do wykrywania fraudów i anomalii,
- analizę oraz przygotowanie danych, w tym feature engineering i ocenę jakości danych,
- tworzenie i optymalizację rozwiązań w Pythonie z wykorzystaniem bibliotek scikit-learn, pandas oraz XGBoost,
- budowanie i utrzymywanie procesów przetwarzania danych z wykorzystaniem SQL oraz Elasticsearch,
- współpracę przy wdrażaniu modeli produkcyjnych zgodnie z praktykami MLOps,
- integrację rozwiązań z ekosystemem danych, w tym Apache Kafka,
- konteneryzację i wdrażanie rozwiązań w środowiskach Docker i Kubernetes,
- dbanie o jakość kodu, testowanie rozwiązań oraz stosowanie dobrych praktyk programistycznych,
- analizę skuteczności modeli oraz ciągłe doskonalenie mechanizmów wykrywania nadużyć,
- współpracę z analitykami, ekspertami domenowymi i zespołem projektowym przy identyfikacji nowych scenariuszy fraudowych.
W Scalo zajmujemy się dostarczaniem projektów software'owych i wspieraniem naszych partnerów w rozwijaniu ich biznesu. Tworzymy oprogramowanie, które umożliwia ludziom dokonywanie zmian, działanie w szybszym tempie oraz osiąganie lepszych rezultatów. Jesteśmy firmą, która wykorzystuje szerokie spektrum usług IT, żeby pomagać klientom.
Obszary naszego działania to m.in.: doradztwo technologiczne, tworzenie oprogramowania, systemy wbudowane, rozwiązania chmurowe, zarządzanie danymi, dedykowane zespoły developerskie.
Cześć!
U nas znajdziesz to, czego szukasz - przekonaj się!
W Scalo czeka na Ciebie:
- współpraca hybrydowa z Warszawy,
- stawka do 145 PLN/h przy B2B w zależności od doświadczenia.
Co dla Ciebie mamy:
- długofalową współpracę - różnorodne projekty (działamy w ramach Software Services, Embedded Services, Data Services, Cloud Services),
- możliwość rozwoju kompetencji we współpracy z naszym Center of Excellence,
- kafeteryjny system benefitów – Motivizer,
- prywatną opiekę medyczną – Luxmed.
Brzmi interesująco? Aplikuj – czekamy na Twoje CV!
Wymagania:
Kompetencje wymagane do realizacji usług:
- minimum 4 lata doświadczenia w programowaniu rozwiązań w Pythonie,- praktyczna znajomość Machine Learning, w szczególności scikit-learn, pandas, XGBoost oraz metod anomaly detection,- doświadczenie w pracy z danymi, obejmujące ich przygotowanie, analizę oraz feature engineering,- znajomość SQL,- doświadczenie w pracy z danymi składowanymi w Elasticsearch,- znajomość Docker i Kubernetes oraz środowiska Linux,- wiedza z zakresu MLOps oraz doświadczenie w przygotowywaniu modeli do wdrożeń produkcyjnych,- znajomość dobrych praktyk programistycznych oraz doświadczenie w testowaniu rozwiązań,- umiejętności analityczne i samodzielność w poszukiwaniu rozwiązań,- mile widziane: znajomość modułu Machine Learning w Elasticsearch, Apache Kafka oraz doświadczenie w projektach związanych z wykrywaniem fraudów, anomalii lub innych nadużyć finansowych.
Codzienne zadania:
- projektowanie, rozwój i wdrażanie modeli Machine Learning do wykrywania fraudów i anomalii,
- analizę oraz przygotowanie danych, w tym feature engineering i ocenę jakości danych,
- tworzenie i optymalizację rozwiązań w Pythonie z wykorzystaniem bibliotek scikit-learn, pandas oraz XGBoost,
- budowanie i utrzymywanie procesów przetwarzania danych z wykorzystaniem SQL oraz Elasticsearch,
- współpracę przy wdrażaniu modeli produkcyjnych zgodnie z praktykami MLOps,
- integrację rozwiązań z ekosystemem danych, w tym Apache Kafka,
- konteneryzację i wdrażanie rozwiązań w środowiskach Docker i Kubernetes,
- dbanie o jakość kodu, testowanie rozwiązań oraz stosowanie dobrych praktyk programistycznych,
- analizę skuteczności modeli oraz ciągłe doskonalenie mechanizmów wykrywania nadużyć,
- współpracę z analitykami, ekspertami domenowymi i zespołem projektowym przy identyfikacji nowych scenariuszy fraudowych.
🔍 Dekoder Ogłoszenia
✓ Ogłoszenie wygląda transparentnie — brak typowych czerwonych flag.