Senior Data Scientist

Nasze wymagania

• Minimum 5 lat doświadczenia w roli Data Scientista oraz udziału we wdrożeniu przynajmniej jednego modelu do środowiska produkcyjnego.
• Bardzo dobrej znajomości SQL.
• Praktycznego doświadczenia w budowaniu modeli klasyfikacyjnych na danych tabelarycznych (m.in. regresja logistyczna, gradient boosting).
• Umiejętności tworzenia i selekcji cech (Feature Engineering).
• Znajomości metod walidacji, doboru metryk oraz projektowania i oceny eksperymentów.
• Umiejętności oceny skuteczności modeli w środowisku produkcyjnym oraz interpretowania ich predykcji (np. z wykorzystaniem SHAP).
• Swobodnego programowania pozwalającego na samodzielne prowadzenie eksperymentów – nie wymagamy konkretnego języka.
• Krytycznego podejścia do jakości danych oraz rozumienia wpływu sposobu ich pozyskiwania na działanie modeli.
• Umiejętności pozyskiwania wiedzy domenowej i przekładania problemów biznesowych na rozwiązania analityczne.
• Zdolności do prezentowania wyników i wyjaśniania działania modeli również osobom nietechnicznym.
• Znajomości aktualnych podejść w Machine Learning oraz umiejętności świadomego doboru metod, w tym oceny, kiedy wykorzystanie LLM ma rzeczywiste uzasadnienie biznesowe.

Mile widziane

• Doświadczenie w projektach związanych z Fraud Detection, AML lub oceną ryzyka kredytowego.
• Znajomość sektora ubezpieczeniowego.
• Doświadczenie w analizie sieci powiązań i danych grafowych.
• Znajomość NLP, szczególnie w kontekście przetwarzania tekstów w języku polskim.
• Praktyka w monitorowaniu modeli po wdrożeniu produkcyjnym.
• Znajomość Javy oraz doświadczenie we współpracy z zespołami developerskimi w ramach wspólnego repozytorium (testy, code review).

Twój zakres obowiązków

• Projektowanie, rozwijanie i utrzymywanie modeli ML służących do wykrywania i oceny ryzyka nadużyć.
• Kompleksową pracą nad modelami – od analizy danych i feature engineeringu, przez walidację i ocenę skuteczności, aż po wdrożenie produkcyjne.
• Przekładanie potrzeb biznesowych na konkretne rozwiązania analityczne i dobór odpowiednich metod do różnych typów danych (tabelarycznych, tekstowych i grafowych).
• Eksperymentowanie z nowymi metodami ML oraz oceną przydatności dodatkowych źródeł danych.
• Interpretacja wyników modeli, wyjaśnianie ich działania oraz przygotowywanie dokumentacji.
• Ścisła współpraca z ekspertami biznesowymi, analitykami i programistami, również na poziomie kodu.
• Opis oferty

O projekcie

Tak organizujemy naszą pracę

To oferujemy

• Długofalową współpracę w modelu B2B.
• Hybrydowy model pracy, tylko 1 dzień w tygodniu w warszawskim biurze (praca z terytorium Polski).
• Prywatna opieka medyczna Luxmed
• Karta sportowa Multisport

Benefity

• dofinansowanie zajęć sportowych
• prywatna opieka medyczna
• możliwość pracy zdalnej
• elastyczny czas pracy
• spotkania integracyjne

Etapy rekrutacji

• 1.
  Rozmowa HR - 20 min
• 2.
  Spotkanie z klientem - 1 h

Moondigo sp. z o.o.