W skrócie
- Zadania: Projektuj i wdrażaj innowacyjne rozwiązania w analizie danych i uczeniu maszynowym.
- Firma: Dynamiczny bank z nowoczesnym podejściem do technologii.
- Benefity: Stawka do 140 zł/h netto, elastyczne godziny pracy i rozwój zawodowy.
- Pozostałe informacje: Hybrydowy model pracy z możliwością rozwoju kariery w dynamicznym środowisku.
- Dlaczego ta praca: Zyskaj doświadczenie w branży finansowej i pracuj z najnowszymi technologiami.
- Kwalifikacje: Minimum 3 lata doświadczenia w programowaniu i produkcyjnych rozwiązaniach.
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 identyfikacji 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.
Solidne doświadczenie w klasycznego uczenia maszynowego.
SQL, samodzielne pisanie zapytań.
Snowflake.
Azure Synapse.
Podstawy Dev
Ops: 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.
#J-18808-Ljbffr
Analityk Data Science / Machine Learning Engineer in Warsaw – pracodawca: emagine Polska
emagine Polska to doskonały pracodawca, który oferuje wyjątkowe możliwości rozwoju zawodowego w dynamicznym środowisku finansowym. Nasza kultura pracy opiera się na współpracy i innowacyjności, a elastyczny model hybrydowy pozwala na zachowanie równowagi między życiem zawodowym a prywatnym. Pracując w Warszawie, zyskujesz dostęp do inspirującego biura oraz szansę na rozwój w obszarze ESG, co czyni naszą ofertę atrakcyjną dla ambitnych profesjonalistów.
