Senior Data Scientist

Antal; Warszawa; Hybrid; PLN 165,000 - 207,000; Full time

Benefits offered by this job

LuxMed

Job summary

Antal w Warszawie poszukuje Senior Data Scientist do długofalowego projektu nad nowoczesnym systemem wykrywania nadużyć, wykorzystującym Machine Learning, AI i zaawansowaną analizę danych. Praca hybrydowa: 1 dzień w biurze, 4 dni zdalnie.

Na stanowisku będziesz odpowiedzialny za pełny cykl życia modeli: od analizy danych i feature engineeringu, przez eksperymenty i walidację, po wdrożenie i monitorowanie w środowisku produkcyjnym.

Qualifications

• Około 3+ lat doświadczenia jako Data Scientist.
• Doświadczenie z modelem wdrożonym do środowiska produkcyjnego.
• Bardzo dobra znajomość SQL.
• Praktyczne doświadczenie z modelami klasyfikacyjnymi na dane tabelaryczne.
• Biegłość w feature engineeringu.
• Umiejętność doboru metryk i metod walidacji.
• Doświadczenie w projektowaniu i ocenie eksperymentów.
• Znajomość metod explainability, np. SHAP.
• Swobodne programowanie i prowadzenie eksperymentów.
• Znajomość ML/AI, w tym LLM.
• Umiejętność prezentowania wyników nietechnicznym.
• Doświadczenie w fraud detection / AML / credit risk.
• Znajomość sektora finansowego lub ubezpieczeniowego.
• Znajomość graph data / graph analytics (Neo4j).
• NLP, szczególnie dla języka polskiego.

Responsibilities

• Budowa, rozwój i utrzymanie modeli wykrywających nadużycia.
• Prowadzenie pełnego cyklu pracy z modelem: data prep, feature engineering, modelling, validation, deployment.
• Praca z danymi tabularnymi, text i graph data.
• Dobór metod ML oraz metryk i walidacji.
• Projektowanie i ocena eksperymentów; analityka danych.
• Wyjaśnianie działania modeli (SHAP) i prezentacja wyników biznesowi.
• Współpraca z developerami i ekspertami biznesowymi.
• Ocena wykorzystania LLM w uzasadnieniu biznesowym.

Skills

SQL

ML on tabular data

Feature engineering

Model explainability (SHAP)

Data preprocessing

Java

Graph data (Neo4j)

Fraud/AML/credit risk

Python

LLM awareness

Communication with non-technical

Tools

Neo4j

Job description

Warszawa | hybrydowo: 1 dzień w biurze / 4 dni zdalnie
120–150 PLN/h netto + VAT, B2B
Długofalowy projekt

Dołączysz do zespołu rozwijającego nowoczesny system wykrywania nadużyć, wykorzystujący Machine Learning, AI oraz zaawansowaną analizę danych.

Jako Senior Data Scientist będziesz odpowiadać za pełny cykl życia modeli, od analizy danych i feature engineeringu, przez eksperymentowanie i walidację, aż po wdrożenie oraz ocenę działania modelu w środowisku produkcyjnym.

To rola dla osoby, która łączy solidny warsztat Data Science / Machine Learning z umiejętnością zrozumienia problemu biznesowego i przełożenia go na odpowiednie rozwiązanie analityczne.

Zakres zadań:

• Budowa, rozwój i utrzymanie modeli wykrywających i oceniających ryzyko nadużyć
• Prowadzenie pełnego procesu pracy z modelem: data preparation, feature engineering, modelling, validation, explainability i deployment
• Praca z różnymi typami danych, w tym tabular, text oraz graph data
• Dobór odpowiednich metod ML, metryk i sposobów walidacji
• Projektowanie i ocena eksperymentów
• Analiza nowych metod oraz źródeł danych
• Wyjaśnianie działania modeli z wykorzystaniem m.in. SHAP
• Dokumentowanie wyników i prezentowanie ich osobom technicznym oraz biznesowym
• Współpraca z developerami, analitykami i ekspertami biznesowymi
• Ocena, kiedy wykorzystanie LLM ma biznesowe i techniczne uzasadnienie, a kiedy lepszym rozwiązaniem będzie klasyczne ML

Wymagania:

• Około 3+ lat doświadczenia jako Data Scientist
• Doświadczenie z przynajmniej jednym modelem wdrożonym do środowiska produkcyjnego
• Bardzo dobra znajomość SQL
• Praktyczne doświadczenie z modelami klasyfikacyjnymi na danych tabelarycznych, np. logistic regression, gradient boosting
• Bardzo dobra znajomość feature engineeringu
• Umiejętność doboru metryk i metod walidacji
• Doświadczenie w projektowaniu i ocenie eksperymentów
• Znajomość metod model explainability, np. SHAP
• Swobodne programowanie pozwalające samodzielnie prowadzić eksperymenty i rozwijać modele
• Umiejętność krytycznej analizy danych i oceny ich wpływu na jakość modelu
• Znajomość współczesnych podejść do Machine Learning i AI, w tym świadomego wykorzystania LLM
• Umiejętność jasnego prezentowania wyników osobom nietechnicznym
• Doświadczenie w obszarze fraud detection, AML lub credit risk
• Znajomość sektora finansowego lub ubezpieczeniowego
• Doświadczenie z graph data / graph analytics, np. Neo4j
• NLP, szczególnie dla języka polskiego
• Model monitoring po wdrożeniu
• Znajomość Java
• Doświadczenie we współpracy z developerami w jednym repozytorium, w tym code review i testy

W projekcie wykorzystywane są m.in.:

• Długofalowa współpraca
• Praca przy rozwiązaniach wykorzystującychMachine Learning, AI i zaawansowaną analitykę
• Możliwość pracy nad pełnym cyklem życia modeli, również na etapie wdrożenia produkcyjnego
• Współpraca z doświadczonym zespołem technicznym i biznesowym
• Prywatna opieka medyczna LuxMed