JustJoin.IT Hybrydowo Mid

Data Scientist (Python/ML)

Antal Sp. z o.o.

⚲ Warszawa

Do uzgodnienia

Wymagania

  • Python
  • Git
  • CoreData
  • Cloud
  • Data modeling
  • Machine Learning

Opis stanowiska

Poszukujemy Data Scientista (Python/ ML), który wesprze transformację operacyjną w regionie Europy Środkowo-Wschodniej poprzez wykorzystanie uczenia maszynowego i zaawansowanej analityki danych. Osoba na tym stanowisku będzie rozwijać rozwiązania wspierające optymalizację procesów przemysłowych, redukcję zużycia energii oraz ograniczanie emisji CO₂.

Twoje zadania

• Tworzenie i rozwijanie aplikacji uczenia maszynowego w Pythonie wspierających optymalizację procesów przemysłowych.

• Budowanie i wdrażanie modeli predykcyjnych oraz algorytmów detekcji dla procesów produkcyjnych.

• Rozwój i utrzymanie pipeline’ów danych oraz rozwiązań bazodanowych dla danych produkcyjnych w czasie rzeczywistym.

• Projektowanie dedykowanych modeli danych i algorytmów dla procesów produkcji materiałów budowlanych.

• Tworzenie wizualizacji danych z wykorzystaniem bibliotek Pythona.

• Budowa interaktywnych dashboardów (np. Streamlit, Dash).

• Konteneryzacja aplikacji przy użyciu Dockera.

• Monitorowanie wydajności modeli oraz jakości danych.

Wymagania

• Wykształcenie wyższe (inżynieria, informatyka, statystyka, matematyka lub pokrewne).

• Silne zaplecze techniczne / inżynierskie.

• Doświadczenie we wdrażaniu modeli machine learning w środowisku produkcyjnym.

• Bardzo dobra znajomość Python (OOP).

• Doświadczenie z Git.

• Umiejętność prowadzenia eksploracyjnej analizy danych (EDA).

• Doświadczenie z bibliotekami wizualizacji danych.

• Znajomość platform chmurowych i architektury danych.

• Znajomość bibliotek machine learning.

• Bardzo dobra znajomość języka angielskiego.

Mile widziane

• Doświadczenie z Streamlit lub Dash.

• Znajomość Docker.

• Doświadczenie w projektach związanych z optymalizacją energii lub zrównoważonym rozwojem.

• Znajomość procesów produkcji cementu, asfaltu lub betonu.

• Doświadczenie w pracy z danymi time-series.

• Znajomość MLOps.

Oferujemy

• Kontrakt B2B

• Elastyczne godziny pracy

• Hybrydowa (1/2 dni z biura /Warszawa)

• Atrakcyjna stawka godzinowa

• Nastawienie na długofalową współpracę (projekt pierwszy 6 miesięcy z możliwością kontynuacji)

• Pakiet benefitów

• Projekt dla renomowanej, globalnej firmy produkcyjnej

Co zyskasz dzięki aplikacji na ofertę Antal?

Gdy Twoja aplikacja zostanie rozpatrzona pozytywnie (zostaniesz zaproszony/a do procesu), otrzymasz wsparcie Konsultanta/Konsultantki, który/a utrzyma z Tobą stały kontakt (mailowo lub telefonicznie), pomoże Ci przygotować się do rozmowy rekrutacyjnej z przyszłym pracodawcą oraz zatroszczy się o jakość procesu rekrutacyjnego, w którym aktualnie bierzesz udział.   

Kim jesteśmy? 

Jesteśmy liderem rekrutacji specjalistów i menedżerów oraz doradztwa w obszarze HR. Marka obecna jest w 35 krajach, w Polsce działa od 1996 roku. Przez ten czas zbudowaliśmy wiele karier kandydatów, dzięki elastycznemu i kompleksowemu podejściu do wszystkich rekrutacji. Antal tworzy ponad 130 profesjonalnych konsultantów ds. rekrutacji, którzy są oni nie tylko skutecznymi rekruterami, ale także wykwalifikowanymi doradcami, specjalizującymi się zarówno w zakresie wybranego sektora, jak i stanowiska.

 

Sprawdź inne aktualne oferty pracy na: https://antal.pl/dla-kandydata  

Zaobserwuj nasz profil na LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/antalpoland

🔍 Dekoder Ogłoszenia

🔴
wesprze transformację operacyjną w regionie Europy Środkowo-Wschodniej
Twoja praca będzie częścią większego, potencjalnie długoterminowego projektu, który może wymagać adaptacji do zmieniających się priorytetów biznesowych.
🔴
rozwijać rozwiązania wspierające optymalizację procesów przemysłowych
Może to oznaczać pracę nad istniejącymi, być może przestarzałymi systemami, a nie tworzenie wszystkiego od zera.
🔴
Budowanie i wdrażanie modeli predykcyjnych oraz algorytmów detekcji dla procesów produkcyjnych.
Może wymagać pracy z danymi o niskiej jakości lub niekompletnymi, co utrudni budowanie dokładnych modeli.
🔴
Rozwój i utrzymanie pipeline’ów danych oraz rozwiązań bazodanowych dla danych produkcyjnych w czasie rzeczywistym.
Może oznaczać odpowiedzialność za utrzymanie istniejącej infrastruktury danych, a nie tylko za tworzenie nowych rozwiązań.
🔴
Znajomość platform chmurowych i architektury danych
Zakres i specyfika używanych platform chmurowych nie jest sprecyzowana, co może oznaczać konieczność szybkiego uczenia się nowych technologii.