Python Developer z ML do bankowości

emagine Polska; Warszawa; Hybrid; PLN 116,000 - 193,000; Full time

Job summary

emagine Polska poszukuje inżyniera danych/ML do zespołu bankowego. Zakres obejmuje projektowanie, budowę i wdrażanie produkcyjnych rozwiązań analitycznych, w tym NLP, churn, fraud oraz proces mining.

Oczekujemy hands-on podejścia, solidnych umiejętności w Pythonie i Spark, Scala/Java oraz doświadczenia z deployem na środowiskach produkcyjnych. Praca hybrydowa z Warszawy — cztery dni w biurze miesięcznie, reszta zdalnie; stawka do 140 zł/h netto na b2b.

Qualifications

• Minimum 3 lata doświadczenia w projektowaniu i wdrażaniu rozwiązań produkcyjnych.
• Doświadczenie w Python (SciPy, pandas, matplotlib) i bazach danych (SQL).
• Znajomość Apache Spark i jednego z języków JVM (Scala/Java).
• Doświadczenie z Snowflake i Azure Synapse.
• Podstawy DevOps: Docker, Kubernetes oraz obsługa kontenerów.

Responsibilities

• Projektowanie i implementacja rozwiązań danych oraz ML.
• Współpraca z zespołem biznesowym w identyfikowaniu potrzeb analitycznych.
• Analiza dużych zestawów danych i wyciąganie wniosków użytkowych.
• Utrzymanie i optymalizacja rozwiązań produkcyjnych.
• Wdrażanie i doskonalenie procesów uczenia maszynowego.
• Identyfikowanie wąskich gardeł i optymalizacja kosztów.

Skills

Data analysis

Machine learning

Hands-on

Problem solving

Tools

Python

Apache Spark

Scala

Java

SQL

Snowflake

Azure Synapse

Docker

Kubernetes

REST API

Linux

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 identykania 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/Java.
• Solidne doświadczenie w klasycznym uczeniu maszynowym.
• 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.