Senior Data Scientist

📍 Warszawa | hybrydowo: 1 dzień w biurze / 4 dni zdalnie
💰 120–150 PLN/h netto + VAT, B2B
📄 Długofalowy projekt

O projekcie:

Dołączysz do zespołu rozwijającego nowoczesny system wykrywania nadużyć, wykorzystujący Machine Learning, AI oraz zaawansowaną analizę danych.

Jako Senior Data Scientist będziesz odpowiadać za pełny cykl życia modeli, od analizy danych i feature engineeringu, przez eksperymentowanie i walidację, aż po wdrożenie oraz ocenę działania modelu w środowisku produkcyjnym.

 

To rola dla osoby, która łączy solidny warsztat Data Science / Machine Learning z umiejętnością zrozumienia problemu biznesowego i przełożenia go na odpowiednie rozwiązanie analityczne.

Zakres zadań:

• Budowa, rozwój i utrzymanie modeli wykrywających i oceniających ryzyko nadużyć
• Prowadzenie pełnego procesu pracy z modelem: data preparation, feature engineering, modelling, validation, explainability i deployment
• Praca z różnymi typami danych, w tym tabular, text oraz graph data
• Dobór odpowiednich metod ML, metryk i sposobów walidacji
• Projektowanie i ocena eksperymentów
• Analiza nowych metod oraz źródeł danych
• Wyjaśnianie działania modeli z wykorzystaniem m.in. SHAP
• Dokumentowanie wyników i prezentowanie ich osobom technicznym oraz biznesowym
• Współpraca z developerami, analitykami i ekspertami biznesowymi
• Ocena, kiedy wykorzystanie LLM ma biznesowe i techniczne uzasadnienie, a kiedy lepszym rozwiązaniem będzie klasyczne ML

Wymagania:

• Około 3+ lat doświadczenia jako Data Scientist
• Doświadczenie z przynajmniej jednym modelem wdrożonym do środowiska produkcyjnego
• Bardzo dobra znajomość SQL
• Praktyczne doświadczenie z modelami klasyfikacyjnymi na danych tabelarycznych, np. logistic regression, gradient boosting
• Bardzo dobra znajomość feature engineeringu
• Umiejętność doboru metryk i metod walidacji
• Doświadczenie w projektowaniu i ocenie eksperymentów
• Znajomość metod model explainability, np. SHAP
• Swobodne programowanie pozwalające samodzielnie prowadzić eksperymenty i rozwijać modele
• Umiejętność krytycznej analizy danych i oceny ich wpływu na jakość modelu
• Znajomość współczesnych podejść do Machine Learning i AI, w tym świadomego wykorzystania LLM
• Umiejętność jasnego prezentowania wyników osobom nietechnicznym

Nice to have:

• Doświadczenie w obszarze fraud detection, AML lub credit risk
• Znajomość sektora finansowego lub ubezpieczeniowego
• Doświadczenie z graph data / graph analytics, np. Neo4j
• NLP, szczególnie dla języka polskiego
• Model monitoring po wdrożeniu
• Znajomość Java
• Doświadczenie we współpracy z developerami w jednym repozytorium, w tym code review i testy

Tech stack:

W projekcie wykorzystywane są m.in.:

Java | Spring | Hibernate | Kafka | Azure | Neo4j | Angular

Oferujemy:

• Długofalowa współpraca
• Praca przy rozwiązaniach wykorzystujących Machine Learning, AI i zaawansowaną analitykę
• Możliwość pracy nad pełnym cyklem życia modeli, również na etapie wdrożenia produkcyjnego
• Współpraca z doświadczonym zespołem technicznym i biznesowym
• Prywatna opieka medyczna LuxMed
• Karta MultiSport