Senior Data Scientist (ML and Fraud Detection)

Technologie, których używamy

O projekcie

Twój zakres obowiązków

• rozwój i doskonalenie modeli wykrywania fraudów dla branży lotniczej,
• prowadzenie analiz na dużych, złożonych i nieidealnych zbiorach danych w celu identyfikowania wzorców, anomalii oraz nowych możliwości poprawy skuteczności modeli,
• projektowanie, przeprowadzanie i ocenę eksperymentów służących walidacji hipotez oraz poprawie jakości modeli,
• praca z wykorzystaniem Python, SQL, AWS, Amazon SageMaker, XGBoost, Scikit-Learn, Pandas i NumPy,
• projektowanie zaawansowanych metod feature engineering w celu zwiększenia wartości predykcyjnej dostępnych danych,
• budowanie, ocenę i optymalizację modeli Machine Learning, w szczególności algorytmów bazujących na drzewach decyzyjnych, takich jak XGBoost,
• pracę z mocno niezbalansowanymi zbiorami danych, brakującymi danymi oraz zdegradowanymi cechami,
• dokumentowanie przeprowadzonych analiz, eksperymentów, metodologii i rekomendacji, ze szczególnym uwzględnieniem pracy w notebookach i odtwarzalności wyników,
• tryb realizacji usług: 100% zdalnie,
• budżet projektu: do 180 PLN/h + VAT, w zależności od doświadczenia oraz zakresu świadczonych usług.

Nasze wymagania

• doświadczenie na stanowisku Data Scientist przy projektach Machine Learning,
• bardzo dobra znajomość Exploratory Data Analysis (EDA) i umiejętność wyciągania wniosków z dużych, złożonych i nieuporządkowanych zbiorów danych,
• praktyczne doświadczenie w feature engineering, szczególnie w obszarach, w których identyfikacja sygnałów predykcyjnych jest wymagająca,
• doświadczenie w pracy z mocno niezbalansowanymi zbiorami danych oraz brakującymi lub zdegradowanymi danymi,
• doświadczenie w obszarze fraud detection,
• bardzo dobra znajomość algorytmów opartych na drzewach, w szczególności XGBoost,
• bardzo dobra znajomość Python oraz bibliotek Data Science,
• samodzielność w definiowaniu, prowadzeniu i analizowaniu eksperymentów,
• umiejętność pracy z wymaganiami i przekładania ich na konkretne działania analityczne,
• umiejętność prezentowania wyników z wykorzystaniem wizualizacji danych i raportowania,
• bardzo dobre umiejętności dokumentowania pracy i dzielenia się wiedzą,
• doświadczenie w pracy z rozwiązaniami Machine Learning w środowisku AWS,
• język angielski na poziomie C1 (codzienna komunikacja).

Mile widziane

• praktyczna znajomość Amazon SageMaker,
• doświadczenie w branży lotniczej, travel, płatnościach, usługach finansowych lub fraud prevention,
• znajomość praktyk MLOps i środowisk produkcyjnych Machine Learning,
• doświadczenie w prezentowaniu wyników zespołom technicznym i nietechnicznym,
• doświadczenie w mentoringu i promowaniu dobrych praktyk Data Science.

To oferujemy

• możliwość świadczenia usług w różnorodnych projektach z obszaru Software, Embedded, Data i Cloud Services,
• zaangażowanie w dodatkowe inicjatywy presealsowe oraz eksperckie,
• dostęp do opieki medycznej, karty sportowej oraz platformy kafeteryjnej zgodnie z obowiązującymi zasadami współpracy.