W związku z intensywnym rozwojem obszaru AI, sektor finansowy Comarch poszukuje doświadczonych osób, które gotowe będą do objęcia kluczowej roli w projektowaniu, tworzeniu i wdrażaniu zaawansowanych modeli Machine Learning oraz statystycznych.Jeśli posiadasz ekspercką znajomość technik modelowania statystycznego i języka Python oraz praktyczne doświadczenie w pracy z modelami ML w środowisku produkcyjnym – dołącz do nas! Twoja rola będzie polegać na prowadzeniu analiz eksploracyjnych, budowaniu predykcyjnych modeli, a także ścisłej współpracy z biznesem w celu przekształcania danych w realną wartość. To unikalna szansa na realny wpływ na kształtowanie ekosystemu AI oraz profesjonalny rozwój w obszarze zaawansowanej analityki!Profil stanowiska Wykształcenie wyższe (preferowane kierunki ścisłe: informatyka, statystyka, fizyka, matematyka) Minimum 2-3 lata komercyjnego doświadczenia na stanowisku Data Scientist lub podobnym (np. Specjalista/ Specjalistka ds. modelowania) Doświadczenie w pracy z co najmniej jedną z głównych platform chmurowych (AWS, Azure lub GCP) i jej usługami ML (np. SageMaker, Azure ML, Vertex AI) Ekspercka znajomość metod modelowania statystycznego, Machine Learning (klasyfikacja, regresja, klasteryzacja) oraz Deep Learning - modele E2E Bardzo dobra znajomość języka Python (szczególnie w kontekście ML, np. biblioteki Scikit-learn, TensorFlow/PyTorch, Pandas) Praktyczne doświadczenie w cyklu życia modelu (od eksploracji danych, przez modelowanie, po walidację i wdrożenie) Dobra znajomość SQL w kontekście pozyskiwania i eksploracji danych Znajomość narzędzi MLOps i zasad wdrażania modeli do produkcji (np. Docker, Kubernetes, CI/CD) Dobra znajomość języka angielskiego (poziom min. B2) Analityczne myślenie, komunikacyjność i umiejętność prezentowania skomplikowanych wyników w przystępny sposób Umiejętność pracy w zespole i skuteczne zarządzanie czasem oraz priorytetami Mile widziane doświadczenie z DataLake’ami i pozyskiwaniem danych do modelowania, w tym narzędzi Spark/PySpark czy Flink i/lub narzędzi do Feature Store jak np. Feast czy Vertex AI FS Doświadczenie w sektorze finansowym lub bankowym będzie dodatkowym atutem Twoje zadania Projektowanie, tworzenie i wdrażanie zaawansowanych modeli Machine Learning i statystycznych (np. modele ryzyka, predykcyjne) Przeprowadzanie analiz eksploracyjnych i zaawansowanych analiz statystycznych w celu identyfikacji kluczowych wzorców biznesowych Walidacja, testowanie i ciągła optymalizacja wydajności modeli w środowisku produkcyjnym Ścisła współpraca z zespołami zajmującymi się Data Engineering i analizą biznesową w celu definiowania potrzeb i wykorzystania danych Przygotowywanie i zarządzanie zbiorami danych, w tym tworzenie Feature Stores Prezentowanie wyników analiz, rekomendacji i wizualizacji zarządowi oraz zespołom biznesowym Dbanie o jakość i spójność danych wykorzystywanych w modelach Dla Ciebie Udział w międzynarodowych projektach realizowanych dla firm z sektora finansowego Profesjonalny rozwój zawodowy - możliwość ścieżki kariery na stanowiskach eksperckich technicznych, biznesowych i managerskich Realny wpływ na architekturę - będziesz podejmować kluczowe decyzje dotyczące sposobu gromadzenia i przetwarzania danych w naszym zespole Praca z dużymi, złożonymi i krytycznymi zbiorami danych sektora bankowego – to wyzwanie, stanowiące możliwość rozwoju Dostęp do szkoleń, konferencji oraz praca w zespole ekspertów AI, którzy rozumieją i doceniają wartość Twojej pracy Dostęp do prywatnej opieki medycznej dla Ciebie i Twojej rodziny Możliwość pracy w modelu hybrydowym po okresie wdrożenia (60% stacjonarnie, 40% zdalnie) Możliwość udziału w wydarzeniach sportowych, spotkaniach integracyjnych i akcjach społecznych – bo wspólnie możemy więcej!