Data Scientist / ML Consultant

Algolytics rozwija platformę Scoring.

One oraz rozwiązania z obszaru AutoML, MLOps, Feature Store, real-time decisioning, credit risk, antifraud i customer intelligence. Szukamy osoby, która chce łączyć pracę data scientistyczną z realnym wdrażaniem modeli w środowiskach produkcyjnych oraz wpływem na rozwój naszych produktów. To rola dla osoby, która lubi nie tylko budować modele, ale też rozumieć problem biznesowy, pracować z klientem, projektować proces analityczny i doprowadzać rozwiązanie do działania w praktyce. Czym będziesz się zajmować Budową i prototypowaniem modeli predykcyjnych dla klientów z sektorów finansowego, telekomunikacyjnego, e-commerce, retail i usług. Tworzeniem rozwiązań z obszaru credit risk, antifraud, customer intelligence, churn, response modelling, rekomendacji, segmentacji behawioralnej i analizy danych transakcyjnych. Przygotowywaniem danych do modelowania: analiza danych, feature engineering, walidacja jakości danych, budowa zbiorów treningowych i testowych. Wdrażaniem modeli i logiki decyzyjnej w środowiskach produkcyjnych z wykorzystaniem platformy Scoring.one. Udziałem w projektach R& D związanych z AutoML, MLOps, Feature Store, real-time scoring, LLM/NLP i automatyzacją procesów analitycznych. Współpracą z klientami biznesowymi: analiza potrzeb, przekładanie problemów biznesowych na rozwiązania analityczne, prezentacja wyników i rekomendacji. Współpracą z zespołem developerskim przy rozwoju funkcjonalności naszych produktów analitycznych. Testowaniem, walidacją i monitorowaniem jakości modeli oraz reguł decyzyjnych. Przygotowywaniem dedykowanych procedur, komponentów i rozszerzeń funkcjonalnych platformy Algolytics. Szukamy osoby, która ma Minimum 5 lat doświadczenia w Data Science, Machine Learning, modelowaniu danych lub projektach analitycznych. Bardzo dobrą znajomość Pythona i SQL. Dobre podstawy statystyki, machine learningu, data mining i walidacji modeli. Doświadczenie w projektach konsultingowych, wdrożeniowych lub projektach realizowanych dla odbiorcy biznesowego. Umiejętność samodzielnej analizy problemu biznesowego i zaproponowania podejścia analitycznego. Doświadczenie w przygotowywaniu danych do ML, feature engineeringu i testowaniu modeli. Umiejętność komunikacji z biznesem oraz współpracy z zespołem developerskim. Znajomość języka angielskiego pozwalającą na pracę z dokumentacją i komunikację projektową. Ukończone studia wyższe, preferowane kierunki: informatyka, matematyka, metody ilościowe, ekonometria, statystyka, fizyka komputerowa lub pokrewne. Dodatkowym atutem będzie Doświadczenie w modelowaniu ryzyka kredytowego, scoringu, fraud detection lub sektorze FinTech. Znajomość rozwiązań MLOps, Feature Store, AutoML, MLflow, Databricks, Snowflake, Azure ML, AWS SageMaker lub podobnych. Doświadczenie z bardzo dużymi zbiorami danych. Znajomość SAS, R, SPSS/IBM Modeler, KNIME, RapidMiner, Statistica lub innych narzędzi analitycznych. Znajomość Java/Groovy lub doświadczenie w tworzeniu komponentów produkcyjnych. Doświadczenie z REST API, SOAP, integracjami systemowymi lub wdrażaniem modeli jako usług. Znajomość NLP, LLM, generative AI, analizy obrazów lub danych pochodzących z sensorów/IoT. Chęć dzielenia się wiedzą: wystąpienia na konferencjach, webinary, szkolenia, publikacje branżowe lub aktywność akademicka. Co oferujemy Pracę nad modelami i systemami decyzyjnymi, które realnie działają produkcyjnie u klientów enterprise. Możliwość łączenia Data Science, MLOps, AutoML, credit risk, antifraud i real-time decisioning. Duży wpływ na rozwój autorskiej platformy Scoring.

One oraz produktów Algolytics. Ambitne projekty dla dużych organizacji z branży finansowej, telekomunikacyjnej, e-commerce, retail i usług. Dużą samodzielność oraz możliwość proponowania własnych rozwiązań analitycznych i produktowych. Pracę w doświadczonym, kameralnym zespole, w którym łatwo zobaczyć wpływ swojej pracy. Atrakcyjne wynagrodzenie oraz premię dwa razy w roku. Prywatną opiekę medyczną. Biuro w centrum Warszawy. Elastyczny model współpracy: UoP lub B2B.