Data Scientist

Scalo Sp. z o.o.; Warszawa; Hybrid; PLN 165,000 - 200,000; Full time

Benefits offered by this job

Opieka medyczna

Karta sportowa

Platforma kafeteryjna

Job summary

Scalo Sp. z o.o. w Warszawie poszukuje doświadczonego specjalisty DS/ML do projektów wykrywających fraud i anomalie. Będziesz projektować i wdrażać modele ML w Pythonie, analizować dane i implementować procesy ML w środowisku produkcyjnym.

Wymagania obejmują Python, ML, SQL, Elasticsearch, Docker/Kubernetes i MLOps. Praca hybrydowa, spotkania w biurze w Warszawie 2 razy w miesiącu; budżet do 145 PLN/h + VAT.

Qualifications

• Minimum 4 lata doświadczenia w programowaniu Python.
• Doświadczenie ML, w szczególności scikit-learn, pandas, XGBoost i anomaly detection.
• Doświadczenie w pracy z danymi, w tym przygotowanie danych, analiza i feature engineering.
• Znajomość SQL.
• Doświadczenie z danymi w Elasticsearch.
• Znajomość Docker i Kubernetes oraz Linux.
• Wiedza z zakresu MLOps i przygotowywanie modeli do wdrożeń produkcyjnych.
• Znajomość dobrych praktyk programistycznych i testowania rozwiązań.
• Umiejętności analityczne i samodzielność w poszukiwaniu rozwiązań.

Responsibilities

• Projektowanie, rozwój i wdrażanie modeli ML do wykrywania fraudów i anomalii.
• Analiza i przygotowanie danych, w tym feature engineering i ocenę jakości danych.
• Tworzenie i optymalizacja rozwiązań w Pythonie z wykorzystaniem scikit-learn, pandas i XGBoost.
• Budowanie i utrzymywanie procesów przetwarzania danych z SQL i Elasticsearch.
• Współpraca przy wdrażaniu modeli produkcyjnych zgodnie z praktykami MLOps.
• Integracja rozwiązań z ekosystemem danych, w tym Apache Kafka.
• Konteneryzacja i wdrażanie rozwiązań w Docker i Kubernetes.
• Dbanie o jakość kodu, testowanie rozwiązań i stosowanie dobrych praktyk programistycznych.
• Analiza skuteczności modeli oraz doskonalenie mechanizmów wykrywania nadużyć.
• Współpraca z analitykami i zespołem projektowym przy identyfikowaniu nowych scenariuszy fraudowych.

Skills

Python

Machine Learning

Przygotowanie danych

SQL

Elasticsearch

Docker

Kubernetes

Linux

MLOps

Praktyki testowe

Analityczne umiejętności

Tools

scikit-learn

pandas

XGBoost

Elasticsearch

Apache Kafka

Docker

Kubernetes

Job description

Nasze wymagania:

• minimum 4 lata doświadczenia w programowaniu rozwiązań w Pythonie,
• praktyczna znajomość Machine Learning, w szczególności scikit-learn, pandas, XGBoost oraz metod anomaly detection,
• doświadczenie w pracy z danymi, obejmujące ich przygotowanie, analizę oraz feature engineering,
• znajomość SQL,
• doświadczenie w pracy z danymi składowanymi w Elasticsearch,
• znajomość Docker i Kubernetes oraz środowiska Linux,
• wiedza z zakresu MLOps oraz doświadczenie w przygotowywaniu modeli do wdrożeń produkcyjnych,
• znajomość dobrych praktyk programistycznych oraz doświadczenie w testowaniu rozwiązań,
• umiejętności analityczne i samodzielność w poszukiwaniu rozwiązań.

Mile widziane:

• znajomość modułu Machine Learning w Elasticsearch, Apache Kafka oraz doświadczenie w projektach związanych z wykrywaniem fraudów, anomalii lub innych nadużyć finansowych.

O projekcie:

W Scalo zajmujemy się dostarczaniem projektów software'owych i wspieraniem naszych partnerów w rozwijaniu ich biznesu. Tworzymy oprogramowanie, które umożliwia ludziom dokonywanie zmian, działanie w szybszym tempie oraz osiąganie lepszych rezultatów. Wykorzystujemy szerokie spektrum usług IT, aby wspierać naszych klientów w realizacji ich celów biznesowych.

Obszary naszej działalności obejmują m.in.:

• doradztwo technologiczne,
• tworzenie oprogramowania,
• systemy wbudowane,
• rozwiązania chmurowe,
• zarządzanie danymi,
• dedykowane zespoły projektowe.

Cześć! Poznaj możliwości współpracy ze Scalo!

Zakres obowiązków:

• projektowanie, rozwój i wdrażanie modeli Machine Learning do wykrywania fraudów i anomalii,
• analizę oraz przygotowanie danych, w tym feature engineering i ocenę jakości danych,
• tworzenie i optymalizację rozwiązań w Pythonie z wykorzystaniem bibliotek scikit-learn, pandas oraz XGBoost,
• budowanie i utrzymywanie procesów przetwarzania danych z wykorzystaniem SQL oraz Elasticsearch,
• współpracę przy wdrażaniu modeli produkcyjnych zgodnie z praktykami MLOps,
• integrację rozwiązań z ekosystemem danych, w tym Apache Kafka,
• konteneryzację i wdrażanie rozwiązań w środowiskach Docker i Kubernetes,
• dbanie o jakość kodu, testowanie rozwiązań oraz stosowanie dobrych praktyk programistycznych,
• analizę skuteczności modeli oraz ciągłe doskonalenie mechanizmów wykrywania nadużyć,
• współpracę z analitykami, ekspertami domenowymi i zespołem projektowym przy identyfikacji nowych scenariuszy fraudowych,

tryb realizacji usług: hybrydowo (spotkania 2 razy w miesiącu w biurze w Warszawie),

budżet projektu: do 145 PLN/h + VAT, w zależności od doświadczenia oraz zakresu świadczonych usług.

Oferujemy:

• możliwość świadczenia usług w różnorodnych projektach z obszaru Software, Embedded, Data i Cloud Services,
• zaangażowanie w dodatkowe inicjatywy presealsowe oraz eksperckie,
• dostęp do opieki medycznej, karty sportowej oraz platformy kafeteryjnej zgodnie z obowiązującymi zasadami współpracy.