W skrócie
- Zadania: Buduj i rozwijaj modele wykrywające nadużycia z wykorzystaniem Machine Learning i AI.
- Firma: Innowacyjna firma technologiczna w Warszawie z hybrydowym modelem pracy.
- Benefity: Atrakcyjne wynagrodzenie, prywatna opieka medyczna i możliwość pracy zdalnej.
- Pozostałe informacje: Dynamiczne środowisko z możliwościami rozwoju kariery i współpracy z ekspertami.
- Dlaczego ta praca: Pracuj nad nowoczesnymi rozwiązaniami i wpływaj na bezpieczeństwo finansowe.
- Kwalifikacje: 3+ lata doświadczenia w Data Science oraz umiejętność pracy z modelami produkcyjnymi.
Przewidywane wynagrodzenie mieści się w przedziale 121500 - 148500 zł za rok.
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.
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 wykorzystujących Machine 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.
Senior Data Scientist in Warsaw – pracodawca: Antal
Nasza firma to doskonały pracodawca, który stawia na rozwój swoich pracowników i oferuje przyjazne środowisko pracy. Wspieramy zespół w zdobywaniu nowych umiejętności oraz zapewniamy atrakcyjne benefity, co czyni nas idealnym miejscem dla osób poszukujących satysfakcjonującej kariery w międzynarodowym środowisku. Pracując u nas, będziesz miał okazję współpracować z różnorodnymi zespołami, co sprzyja innowacyjności i efektywności w realizacji zadań.
