NoFluffJobs Praca zdalna Senior

Senior Data Scientist

Connectis_

⚲ Warszawa

25 200 - 27 720 PLN (B2B)

Wymagania

  • Python
  • AI/ML
  • SQL
  • Pandas
  • NumPy
  • GCP
  • BigQuery
  • Vertex AI
  • Docker
  • CI/CD
  • PyTorch
  • Deep learning

Opis stanowiska

O projekcie:
Razem z naszym Partnerem Biznesowym, wiodącą firmą z branży e-commerce, poszukujemy osoby na stanowisko Senior Data Scientist.

Projekt koncentruje się na rozwoju i optymalizacji mechanizmów scoringowych opartych o machine learning w obszarze ofert sponsorowanych, których celem jest zwiększenie efektywności monetyzacji oraz poprawa trafności prezentowanych treści.

✨ OFERUJEMY:
- Nowy sposób na aplikowanie z AI Rekruterem (AIR) – w trakcie procesu możesz porozmawiać z wirtualnym rekruterem 24/7, bez czekania na telefon. Finalną decyzję zawsze podejmuje Opiekun Projektu.- Współpracę w modelu projektowym, z rozliczeniem opartym na etapach i protokołach odbioru poszczególnych deliverables.- Wsparcie po stronie Connectis w sprawach administracyjnych i rozliczeniowych związanych ze współpracą.- Realizacja usług zdalnie, z otwartością na okazjonalną obecność w biurze w Warszawie (orientacyjnie 1 raz na miesiąc).- Możliwość uczestnictwa w wydarzeniach branżowych oraz meetupach technologicznych.- 5 000 PLN za polecenie znajomych do naszych projektów.- Elastyczną formę współpracy B2B.- Szybki i zdalny proces.
Dziękujemy za wszystkie zgłoszenia. Pragniemy poinformować, że skontaktujemy się z wybranymi osobami.13333/KD

Wymagania:
- Minimum 6 lat doświadczenia w roli Data Scientist.- Wykształcenie kierunkowe lub równoważne doświadczenie zawodowe w dziedzinie STEM (informatyka, matematyka, statystyka, metody ilościowe, fizyka).- Doświadczenie z wykorzystywaniem Google Cloud Platform, Vertex AI, Vertex Pipelines oraz Docker.- Doświadczenie w pracy z sieciami neuronowymi (Neural Networks)- warunek konieczny!- Znajomość języków programowania oraz bibliotek: Python, Pandas, NumPy.- Doświadczenie z frameworkami Deep Learning: PyTorch/ TensorFlow.- Znajomość języka angielskiego na poziomie zaawansowanym (B2).- Znajomość SQL oraz Google BigQuery.- Znajomość AI/ML oraz CI/CD.

Codzienne zadania:
- Projektowanie architektury rozwiązań ML poprzez łączenie różnych źródeł i sygnałów danych oraz tworzenie modeli dostosowanych do środowisk o dużej skali i niskich wymaganiach latency.
- Tworzenie, trenowanie i rozwój modeli Machine Learning wykorzystywanych w systemach reklamowych i rankingowych, m.in. modeli scoringowych przewidujących CTR, CVR oraz RoAS
- Pełnienie roli technicznego lidera w obszarze Data Science, w tym dbanie o jakość tworzonych modeli, standardy modelowania oraz kierunek rozwoju rozwiązań.
- Współpraca z zespołami biznesowymi i inżynieryjnymi oraz przekładanie celów biznesowych na konkretne problemy modelowe i rozwiązania techniczne.
- Rozwój modeli wspierających mechanizmy biddingowe, wykorzystywanych do podejmowania decyzji dotyczących emisji i wyceny reklam.
- Mentoring i wsparcie merytoryczne mniej doświadczonych Data Scientistów w zespole.

🔍 Dekoder Ogłoszenia

🔴
Współpracę w modelu projektowym, z rozliczeniem opartym na etapach i protokołach odbioru poszczególnych deliverables.
Oznacza to, że wynagrodzenie będzie wypłacane po zakończeniu określonych etapów projektu, co może wiązać się z ryzykiem opóźnień w płatnościach.
🔴
Realizacja usług zdalnie, z otwartością na okazjonalną obecność w biurze w Warszawie (orientacyjnie 1 raz na miesiąc).
Chociaż praca jest zdalna, może być wymagana obecność w biurze, co może być problematyczne dla osób mieszkających daleko od Warszawy.
🟡
Szybki i zdalny proces.
Może oznaczać, że proces rekrutacyjny jest skrócony, ale niekoniecznie oznacza to szybkie podjęcie decyzji o zatrudnieniu.
🟡
Nowy sposób na aplikowanie z AI Rekruterem (AIR) – w trakcie procesu możesz porozmawiać z wirtualnym rekruterem 24/7, bez czekania na telefon.
Jest to narzędzie marketingowe, które nie gwarantuje szybszego lub lepszego procesu rekrutacji, a jedynie oferuje interakcję z botem.
🟡
Minimum 6 lat doświadczenia w roli Data Scientist.
Wymaganie to może być interpretowane elastycznie, ale zazwyczaj oznacza oczekiwanie bardzo ugruntowanego doświadczenia, a nie tylko formalnych lat pracy.