Data Scientist / ML Engineer — Water Infrastructure
⚲ gdansk
12 000 - 16 000 PLN (B2B)
Wymagania
- Python
- SQL
- Machine learning
- Kubernetes (nice to have)
Opis stanowiska
O projekcie:
We build ML systems that help water utilities and infrastructure operators predict and prevent failures — sewer overflows, flood risk, infrastructure breakdowns. Real-world impact, real sensor data, real consequences when the model gets it wrong. Small, distributed team across Poland and Canada.
Wymagania:
- Strong data science fundamentals (modeling, validation, interpretation) and solid data engineering skills (pipelines, APIs, data quality)
- Python — must have
- Comfortable with ambiguous, messy real-world data
- Nice to have: Go, TypeScript
- Bonus: experience in water/utilities, environmental, or industrial IoT domains
- Bonus: time-series, anomaly detection
Codzienne zadania:
- Own the full pipeline-to-model workflow: from raw, messy sensor/telemetry data to production-ready predictive models
- Build and maintain the data pipelines your own models depend on
- Work directly with utility operators and engineers — your models inform real operational decisions
- Shape our approach to anomaly detection, time-series forecasting, and physics-informed ML
- Collaborate across a distributed team (Poland + Canada)
We build ML systems that help water utilities and infrastructure operators predict and prevent failures — sewer overflows, flood risk, infrastructure breakdowns. Real-world impact, real sensor data, real consequences when the model gets it wrong. Small, distributed team across Poland and Canada.
Wymagania:
- Strong data science fundamentals (modeling, validation, interpretation) and solid data engineering skills (pipelines, APIs, data quality)
- Python — must have
- Comfortable with ambiguous, messy real-world data
- Nice to have: Go, TypeScript
- Bonus: experience in water/utilities, environmental, or industrial IoT domains
- Bonus: time-series, anomaly detection
Codzienne zadania:
- Own the full pipeline-to-model workflow: from raw, messy sensor/telemetry data to production-ready predictive models
- Build and maintain the data pipelines your own models depend on
- Work directly with utility operators and engineers — your models inform real operational decisions
- Shape our approach to anomaly detection, time-series forecasting, and physics-informed ML
- Collaborate across a distributed team (Poland + Canada)
🔍 Dekoder Ogłoszenia
🔴
Comfortable with ambiguous, messy real-world data
Przygotuj się na pracę z bardzo nieuporządkowanymi i trudnymi do przetworzenia danymi, które mogą wymagać znaczącego nakładu pracy przy czyszczeniu i przygotowaniu.
🔴
Own the full pipeline-to-model workflow
Będziesz odpowiedzialny za cały proces, od pozyskiwania i przetwarzania danych po wdrażanie i utrzymanie modeli, co może oznaczać bardzo szeroki zakres obowiązków.
🔴
Work directly with utility operators and engineers — your models inform real operational decisions
Twoja praca będzie miała bezpośredni wpływ na kluczowe decyzje operacyjne, co wiąże się z dużą odpowiedzialnością i potencjalnym naciskiem.
🟡
Shape our approach to anomaly detection, time-series forecasting, and physics-informed ML
Masz szansę wpłynąć na kierunek rozwoju technologii, ale może to też oznaczać, że obecne podejście jest jeszcze w fazie eksperymentalnej lub nieustalone.
🟡
Small, distributed team across Poland and Canada
Praca zdalna w zespole rozproszonym geograficznie może wymagać dobrej organizacji czasu i komunikacji, a także potencjalnie pracy w różnych strefach czasowych.