Data Scientist in Katowice

CPGvision jest uznawanym liderem w zarządzaniu promocjami handlowymi (TPM), optymalizacji promocji handlowych (TPO) oraz zarządzaniu wzrostem przychodów (RGM). Wykorzystując moc platformy Salesforce, umożliwiamy firmom z branży dóbr konsumpcyjnych osiągnięcie ich celów RGM dzięki naszej w pełni zintegrowanej, przyjaznej dla użytkownika suite rozwiązań.

Nasza drużyna Data Science buduje skalowalne modele uczenia maszynowego, które napędzają zaawansowaną analitykę dla branży CPG i detalicznej. Pomagamy globalnym markom optymalizować strategie cenowe i promocyjne poprzez prognozowanie wolumenu sprzedaży, mierzenie efektywności promocji oraz analizowanie elastyczności cenowej popytu.

Poszukujemy Regular/Mid Data Scientist do dołączenia do nas w rozwijaniu i wdrażaniu modeli analitycznych, pracując nad rzeczywistymi wyzwaniami rynkowymi i dużymi zbiorami danych sprzedażowych.

Tryb pracy: W pełni zdalny. Współpraca na miejscu 2-3 dni na kwartał.

Kluczowe obowiązki:

• Modelowanie predykcyjne: Budowanie i ulepszanie modeli prognozowania wolumenu sprzedaży przy użyciu metod gradient boosting oraz technik regresji, w tym optymalizacji hiperparametrów.
• Analiza danych i inżynieria cech: Eksploracja i przygotowanie danych do modelowania, w tym tworzenie cech szeregów czasowych, analiza promocji i cen, wykrywanie wartości odstających oraz zapewnienie jakości danych.
• MLOps: Operacjonalizacja modeli i praca w ramach produkcyjnego pipeline'u ML wykorzystującego infrastrukturę chmurową.
• Explainable AI (XAI): Współpraca z zespołami biznesowymi w celu interpretacji i komunikacji wyników modeli, tłumacząc wyniki analityczne na konkretne wnioski biznesowe.
• Badania: Testowanie nowych hipotez, ocena alternatywnych funkcji strat i algorytmów oraz eksploracja ulepszeń istniejących podejść modelarskich. Prowadzenie niezależnych tematów badawczych z możliwością publikacji wyników o nowej wartości naukowej.

Wymagania:

• Wykształcenie w dziedzinie Data Science, Informatyki, Inżynierii, Matematyki Stosowanej lub pokrewnej.
• Minimum 1 rok doświadczenia komercyjnego jako Data Scientist lub Inżynier Uczenia Maszynowego.
• Biegłość w Pythonie oraz podstawowych bibliotekach danych/ML (pandas, NumPy, scikit-learn, statsmodels).
• Praktyczne doświadczenie z modelami gradient boosting.
• Solidne zrozumienie prognozowania szeregów czasowych, modelowania regresyjnego oraz technik walidacji krzyżowej.
• Znajomość metryk oceny regresji w kontekście biznesowym (np. MAE, R-squared, NRMSE).
• Doświadczenie z systemami kontroli wersji (Git) oraz czystymi, modułowymi praktykami kodowania (OOP).
• Biegłość w SQL.
• Komfortowa praca w środowisku Linux.
• Umiejętność prezentacji i komunikacji wyników swojej pracy zarówno dla interesariuszy technicznych, jak i biznesowych, tłumacząc wyniki modeli na jasną wartość biznesową.
• Komunikatywna znajomość języka angielskiego, wystarczająca do czytania dokumentacji i prezentowania wyników.

Preferencje:

• Znajomość danych CPG/FMCG lub detalicznych oraz metryk specyficznych dla branży.
• Doświadczenie z chmurami obliczeniowymi, najlepiej AWS.
• Praktyczne wykorzystanie narzędzi Explainable AI (np. SHAP).
• Doświadczenie z frameworkami optymalizacji hiperparametrów (np. Optuna).
• Znajomość Excela do ad-hoc analizy danych i raportowania.

Co oferujemy:

• Wybór umowy o pracę lub B2B.
• W pełni zdalna praca z kwartalnymi spotkaniami na miejscu (2-3 dni).
• Praca z dużymi, interesującymi zbiorami danych analitycznych i realny wpływ na decyzje dużych korporacji.
• Strukturalny proces badawczy od eksploracji po wdrożenie produkcyjne.
• Dostęp do infrastruktury chmurowej i nowoczesnego stosu technologicznego.
• Możliwość prowadzenia niezależnych badań i publikacji wyników o wartości naukowej.
• Wsparcie mentorskie.
• Karta multisportowa.
• Prywatna opieka medyczna.

Psignite inwestuje w rozwój swoich pracowników. Jesteśmy zobowiązani i dążymy do wykorzystania cech oraz docenienia unikalnych kompetencji każdej osoby, aby wnieść je do naszej firmy. Jesteśmy pracodawcą równych szans, działającym na rzecz afirmacji. Mniejszości, kobiety, weterani oraz osoby z niepełnosprawnościami są zachęcane do aplikowania.