Ekspertka/Ekspert ds. modelowania predykcyjnego ( Data Scientist)

Job description

Na co dzień w naszym zespole: projektujesz i implementujesz modele ML (problemy klasyfikacyjne, regresyjne, analizy przestrzenne GEO, sieci społeczne, segmentacja) - od etapu prototypowania do wdrożenia produkcyjnego, nadzorujesz jakość i niezawodność procesów ML oraz ewaluujesz modele w czasie (Model Lifecycle Management), identyfikujesz i wykrywasz zdarzenia o wysokiej wartości predykcyjnej w danych klientów, rozwijasz i optymalizujesz przepływy danych oraz pipeline'y ML, współtworzysz silnik decyzyjny CRM, współpracujesz z zespołami biznesowymi oraz IT w celu wdrażania i skalowania rozwiązań, bierzesz udział w inicjatywach innowacyjnych (R&D), w szczególności w obszarze hiperpersonalizacji, GenAI czy NLP (w tym deep learning, transformery, LLM), uczestniczysz w budowie standardów modelowania, walidacji oraz governance w środowisku regulowanym. To stanowisko może być Twoje, jeśli: masz minimum 5 lat doświadczenia w modelowaniu predykcyjnym w sektorze finansowym lub w obszarze CRM, posiadasz wykształcenie wyższe (kierunki ilościowe, techniczne lub pokrewne), masz doświadczenie w pracy z danymi oraz modelami wspierającymi procesy CRM (marketing, sprzedaż, kampanie), praktycznie znasz środowisko Google Cloud Platform (GCP), w szczególności: BigQuery, Dataproc, Dataflow, Vertex AI, Agent Platform Workbench Instances, GKE lub inne środowisko chmurowe a chcesz się nauczyć GCP, bardzo dobrze znasz język Python oraz narzędzia wspierające przetwarzanie danych (np. Airflow), masz doświadczenie w pracy z narzędziami MLOps: MLflow, Kedro, bardzo dobrze znasz SQL, masz doświadczenie w przetwarzaniu danych w środowisku rozproszonym (Spark), umiesz pracować na dużych zbiorach danych oraz z rozwiązaniami przetwarzania strumieni danych (np. Kafka, Spark Streaming, Apache Beam, Pub/Sub), dodatkowym atutem będzie doświadczenie w budowie i wdrażaniu rozwiązań opartych o GenAI i LLM, mile widziana jest znajomość narzędzi do budowy aplikacji analitycznych (np. Streamlit).