Analityk Data Science / Machine Learning Engineer

emagine Polska; Warszawa; Hybrid; PLN 159,000 - 227,000; Full time

Job summary

emagine Polska poszukuje specjalisty ds. analizy danych i ML, który zaprojektuje, zbuduje i wdroży produkcyjne rozwiązania w obszarach takich jak process mining, churn analysis, fraud prevention i NLP. Praca w modelu hybrydowym z Warszawy (4 dni w biurze, reszta zdalnie).

Wymagania obejmują 3+ lata doświadczenia, Python, Spark, Scala, SQL, Docker/Kubernetes, Snowflake, Azure Synapse, REST API i solidny warsztat inżynierski.

Qualifications

• Minimum 3 lata doświadczenia w analizie danych i ML w środowisku produkcyjnym.
• Znajomość Pythona (scipy, pandas, matplotlib) i SQL.
• Doświadczenie z Apache Spark, Snowflake i Azure Synapse; Docker/Kubernetes.

Responsibilities

• Projektowanie i implementacja rozwiązań danych.
• Współpraca z zespołem biznesowym w celu identyfikacji potrzeb analitycznych.
• Analiza dużych zbiorów danych w celu uzyskania użytecznych wniosków.
• Utrzymanie i optymalizacja istniejących rozwiązań produkcyjnych.
• Wdrażanie i ulepszanie procesów uczenia maszynowego.
• Identyfikowanie wąskich gardeł i optymalizacja kosztowa.

Skills

Python programming

SQL queries

ML modeling

Data analysis

Process mining

NLP basics

Tools

Apache Spark

Snowflake

Azure Synapse

Docker

Kubernetes

Scala

REST API

Python libraries (scipy pandas matplotlib)

Job description

Branża: Bankowość

Lokalizacja: Hybryda z Warszawy (4 dni w miesiącu z biura, reszta zdalnie)

Stawka: do 140 zł/h netto na b2b

Opis stanowiska

Osoba na tym stanowisku będzie odpowiedzialna za projektowanie, budowę i wdrażanie na produkcję rozwiązań związanych z analizą danych oraz uczeniem maszynowym na potrzeby projektów z obszarów takich jak process mining, churn analysis, fraud prevention czy NLP.

Poszukujemy osoby o mocnym nastawieniu hands-on, z solidnym warsztatem inżynierskim, potrafiącej samodzielnie wdrażać i utrzymywać rozwiązania produkcyjne, identyfikować wąskie gardła oraz znajdować optymalizacje kosztowe. Współpraca z biznesem jest zapewniona po stronie zespołu, dlatego kluczowe w tej roli są umiejętności programistyczne, doświadczenie produkcyjne oraz mocne kompetencje w zakresie klasycznego uczenia maszynowego.

Główne obowiązki

Osoba na tym stanowisku będzie odpowiedzialna za:

• Projektowanie i implementację rozwiązań danych.
• Współpracę z zespołem biznesowym w celu identyfikacji potrzeb analitycznych.
• Analizę dużych zbiorów danych w celu uzyskania przydatnych wniosków.
• Utrzymanie i optymalizację istniejących rozwiązań produkcyjnych.
• Wdrażanie i poprawę procesów uczenia maszynowego.
• Identyfikowanie wąskich gardeł i optymalizację kosztową.

Wymagania

• Minimum 3 lata doświadczenia komercyjnego.
• Doświadczenie we wspieraniu i wdrażaniu rozwiązań produkcyjnych.
• Bardzo dobra znajomość Python (w tym scipy, pandas, matplotlib).
• Doświadczenie z Apache Spark.
• Doświadczenie w Scala.
• Solidne doświadczenie w klasycznego uczenia maszynowego.
• SQL, samodzielne pisanie zapytań.
• Snowflake.
• Azure Synapse.
• Podstawy DevOps: Docker, Kubernetes, samodzielne stawianie i zarządzanie kontenerami, obsługa podstawowych tasków, REST API.
• Znajomość zagadnień uczenia maszynowego.

Mile widziane

• Java.
• Hadoop.
• Administracja Linux.
• numpy.
• Doświadczenie z obszarami process mining, churn analysis, fraud prevention lub NLP.