W skrócie
- Zadania: Prowadź zespół data science, budując i skalując infrastrukturę danych.
- Firma: Fetcherr - innowacyjna firma AI przekształcająca złożoność rynku w zyski.
- Benefity: Atrakcyjne wynagrodzenie, możliwość pracy zdalnej i rozwój zawodowy.
- Pozostałe informacje: Dynamiczne środowisko z możliwościami szybkiego rozwoju kariery.
- Dlaczego ta praca: Pracuj nad przełomowymi projektami AI i wpływaj na decyzje biznesowe.
- Kwalifikacje: Doświadczenie w data science i zarządzaniu zespołem.
Przewidywane wynagrodzenie mieści się w przedziale 123750 - 151250 zł za rok.
Fetcherr builds responsible AI that transforms market complexity into measurable profit growth. At the core of the company is the Market Model - a proprietary AI-powered model delivering accurate, granular demand predictions with 96% forecast accuracy and real-time decision intelligence for commercial teams. Built on a glass-box architecture, it uses market data - not personal data - with full transparency into logic and outcomes. First deployed in global aviation, the technology is industry-agnostic and scales across volatile markets. Fetcherr delivers a consistent average profit uplift of 7%, with corporate partners including Delta, Virgin Atlantic, WestJet, Viva, and Azul.
We are seeking doświadczonego lidera zespołu Data Science, aby prowadzić nasze wysiłki w zakresie nauki danych i inżynierii danych oraz nadzorować zespół wykwalifikowanych inżynierów danych. Ta rola łączy techniczne przywództwo z zarządzaniem zespołem, a do jej obowiązków należy budowanie i skalowanie infrastruktury danych, aby wspierać ceny w czasie rzeczywistym, duże przepływy danych i produkty uczenia maszynowego.
Zespół Optymalizacji Cen (PO) pracuje z danymi klientów w dużej skali i prognozami rynkowymi — takimi jak prognozy popytu — aby podejmować decyzje dotyczące zarządzania przychodami, które naprawdę mają znaczenie. W naszej istocie budujemy i utrzymujemy silnik podejmowania decyzji. Oznacza to projektowanie przepływów danych, które wprowadzają dane klientów i uruchamiają je przez silnik optymalizacji, który symuluje rynek — ważąc konkurencję, ograniczenia cenowe, dostępność zapasów, modele predykcyjne i unikalne polityki biznesowe każdego klienta — aby generować najlepsze możliwe rekomendacje cenowe. Jako ostatni krok przed dotarciem rekomendacji do klienta, jakość, niezawodność i dbałość o szczegóły nie są tylko miłe do posiadania. To wszystko.
Będziesz prowadzić zespół przez decyzje architektoniczne, rozwój i wdrażanie systemów krytycznych dla misji — jednocześnie rozwijając i mentorując zespół o wysokiej wydajności.
Obowiązki:
- Zarządzanie zespołem naukowców danych i inżynierów danych odpowiedzialnych za budowanie solidnych, skalowalnych i wydajnych przepływów danych i infrastruktury.
- Projektowanie, budowanie i utrzymywanie rozproszonych przepływów przetwarzania danych (wsadowe i strumieniowe).
- Wdrażanie najlepszych praktyk dotyczących jakości danych, walidacji, testowania i obserwowalności.
- Posiadanie i rozwijanie architektury danych Fetcherr w zgodzie z celami biznesowymi i produktowymi.
- Zarządzanie planowaniem sprintów, podziałem zadań, przeglądami kodu i informacjami zwrotnymi na temat wydajności dla swojego zespołu.
- Bezpośredni wkład w kluczowe zadania rozwojowe i decyzje architektoniczne.
- Rekrutacja, mentoring i rozwijanie zespołu inżynierii nauki danych.
Wymagania:
- Udokumentowane doświadczenie jako Data Scientist.
- Udokumentowane doświadczenie w projektowaniu i utrzymywaniu dużych platform danych (setki TB).
- 3+ lata udokumentowanego doświadczenia w prowadzeniu i zarządzaniu zespołem inżynierów danych (zarządzanie ludźmi jest wymagane).
- 4+ lata doświadczenia w nauce danych, w tym silne umiejętności programowania w Pythonie, zaawansowane umiejętności SQL i doświadczenie w modelowaniu danych.
- Ekspertyza w narzędziach orkiestracji danych (Airflow, Prefect lub Dagster).
- Doświadczenie z platformami chmurowymi — preferowany GCP (AWS/Azure akceptowalne).
- Znajomość Dockera.
- Silne umiejętności komunikacyjne, mentorskie i współpracy.
- Licencjat/Magister w dziedzinie matematyki/fizyki/statystyki/informatyki.
- Znajomość języka angielskiego (mówiony i pisany).
Miło widziane:
- Doświadczenie z narzędziami Google Cloud Platform (BigQuery, Dataflow, Pub/Sub).
- Tło pracy z pipeline'ami ML lub zespołami nauki danych.
- Zrozumienie kontraktów danych, pochodzenia i narzędzi wersjonowania.
- Znajomość struktur danych i algorytmów.
- Doświadczenie w optymalizacji przepływów i baz danych pod kątem wydajności i kosztów.
- Pipelines CI/CD (GitHub/GitLab).
- Praktyczne doświadczenie z rozproszonymi frameworkami danych (Apache Beam, Spark lub podobne).
- Ekspozycja na systemy lotnicze, cenowe lub GDS.
Data Science Team Lead in Warsaw – pracodawca: Fetcherr
Fetcherr to doskonały pracodawca, który stawia na rozwój swoich pracowników w dynamicznym środowisku startupowym. Oferujemy możliwość pracy z najnowocześniejszymi technologiami w dziedzinie sztucznej inteligencji oraz współpracę z zespołami międzyfunkcyjnymi, co sprzyja innowacyjności i kreatywności. Nasza kultura pracy opiera się na przejrzystości, współpracy i dążeniu do osiągania wymiernych rezultatów, co czyni nas idealnym miejscem dla osób pasjonujących się uczeniem maszynowym i jego zastosowaniami w realnym świecie.
