W skrócie
- Zadania: Twórz i wdrażaj modele AI/ML, rozwiązując złożone wyzwania biznesowe.
- Firma: GE HealthCare - lider w innowacjach technologicznych w opiece zdrowotnej.
- Benefity: Atrakcyjne wynagrodzenie, pakiet zdrowotny, elastyczne godziny pracy i programy rozwoju zawodowego.
- Pozostałe informacje: Dynamiczne środowisko z możliwościami szybkiego rozwoju kariery.
- Dlaczego ta praca: Pracuj nad przełomowymi projektami AI, które mają realny wpływ na zdrowie ludzi.
- Kwalifikacje: Doświadczenie w AI/ML oraz umiejętności współpracy w zespołach.
Przewidywane wynagrodzenie mieści się w przedziale 135000 - 165000 zł za rok.
Jako Staff Data Scientist będziesz pracować w zespołach zajmujących się problemami statystycznymi, uczenia maszynowego i analizy danych w środowisku rozwoju technologii komercyjnej i doradztwa. W tej roli przyczynisz się do rozwoju i wdrażania nowoczesnych metod uczenia maszynowego, badań operacyjnych, analizy semantycznej oraz metod statystycznych w celu znalezienia struktury w dużych zbiorach danych.
Zespół Enterprise AI, część Biura Głównego ds. Danych i Analiz, jest na czołowej pozycji w dostarczaniu solidnych, korporacyjnych rozwiązań AI i ML, które mają wymierny wpływ na biznes w skali. Jako Staff Data Scientist odegrasz kluczową rolę w kształtowaniu i realizacji naszej strategii AI.
Główne obowiązki:
- Rozwój i dostarczanie modeli: Projektowanie, budowanie i wdrażanie modeli AI/ML, które odpowiadają na wyzwania biznesowe w operacjach komercyjnych, łańcuchu dostaw, produkcji i pokrewnych dziedzinach.
- Wykonanie projektów: Prowadzenie i udział w projektach data science od pomysłu po wdrożenie, zapewniając, że rozwiązania są solidne, skalowalne i zgodne z priorytetami organizacyjnymi.
- Współpraca międzyfunkcjonalna: Ścisła współpraca z kolegami z inżynierii danych, inżynierii ML, analityki, GenAI oraz interesariuszami biznesowymi w celu dostarczenia zintegrowanych rozwiązań i osiągnięcia sukcesu projektowego.
- Doskonalenie techniczne: Stosowanie najlepszych praktyk w zakresie przygotowania danych, inżynierii cech, wyboru modeli, walidacji i wdrażania. Udział w przeglądach kodu i wkład w dokumentację techniczną.
- Ciągłe doskonalenie: Bieżące śledzenie postępów w ML, GenAI i analityce. Proaktywne identyfikowanie możliwości poprawy istniejących modeli i procesów.
- Wpływ na biznes: Tłumaczenie złożonych koncepcji data science na działania dla partnerów biznesowych, wspierając podejmowanie decyzji i wymierne wyniki.
- Mentorstwo i nauka: Dzielenie się wiedzą z rówieśnikami, przyczynianie się do nauki zespołu i poszukiwanie możliwości rozwoju zawodowego.
Wymagane kwalifikacje i umiejętności:
- Wykształcenie: Licencjat, magister lub doktorat w dziedzinie informatyki, AI, data science, matematyki stosowanej lub pokrewnej.
- Doświadczenie: bezpośrednie doświadczenie w AI/ML z udokumentowanynym sukcesem w budowaniu i wdrażaniu rozwiązań klasy enterprise na dużą skalę.
- Odpowiednia wiedza: Udowodniona zdolność do stosowania zaawansowanej analityki i uczenia maszynowego w rozwiązywaniu rzeczywistych problemów w takich obszarach jak prognozowanie, ustalanie cen, analityka klientów, planowanie sprzedaży, wizja komputerowa i optymalizacja operacyjna.
- Umiejętności techniczne: Biegłość w algorytmach ML, ramach GenAI i inżynierii danych. Doświadczenie z Pythonem, AWS, Azure oraz narzędziami open-source (R, SQL, Spark, TensorFlow, Keras, PyTorch, Scikit-learn).
- MLOps i inżynieria: Udowodniona zdolność do wdrażania, monitorowania i utrzymywania modeli ML i GenAI w środowiskach produkcyjnych.
- Znajomość branży: Zrozumienie praktyk analitycznych istotnych dla operacji komercyjnych, logistyki, zarządzania zapasami, produkcji i finansów.
- Komunikacja: Silna zdolność do przekazywania złożonych koncepcji technicznych osobom nietechnicznym i wyższemu kierownictwu.
- Umiejętności interpersonalne: Udokumentowany sukces w pracy w zespołach międzyfunkcjonalnych, hybrydowych i wirtualnych.
- Etyka i integralność: Zaangażowanie w etyczne praktyki data science.
- Podróże: Gotowość do podróży służbowych w razie potrzeby.
Zakres wynagrodzenia: Dla stanowisk w Polsce roczny zakres wynagrodzenia: 287,200.00 PLN - 394,900.00 PLN. Miejsce w tym zakresie zależy od: odpowiednich umiejętności i kwalifikacji, wcześniejszego doświadczenia zawodowego, rozważania równowagi wewnętrznej (dostosowanie do kolegów na podobnych stanowiskach) itp.
Korzyści i nagrody: Oprócz podstawowego wynagrodzenia nasi pracownicy mają dostęp do kompleksowego pakietu świadczeń i dodatków, które mogą obejmować: pokrycie zdrowotne i wellness, plany emerytalne lub oszczędnościowe, dodatki lub świadczenia wspierające wymagania roli (np. mobilność, transport lub specyficzne potrzeby roli, takie jak samochód służbowy lub dodatek, jeśli dotyczy), wsparcie w zakresie równowagi między życiem zawodowym a prywatnym (np. elastyczne godziny pracy, programy urlopowe), programy uznawania i nagradzania związane z wydajnością i sukcesem firmy.
Dodatkowe informacje: Pomoc w relokacji nie jest zapewniana. W GE HealthCare dostrzegamy możliwości dzięki innowacjom. Współpracujemy z naszymi klientami, aby zrealizować największy potencjał opieki zdrowotnej dzięki przełomowej technologii medycznej, inteligentnym urządzeniom i rozwiązaniom opiekuńczym. Lepsze narzędzia umożliwiające lepszą opiekę nad pacjentem. Razem nie tylko budujemy zdrowszą przyszłość, ale także żyjemy naszym celem, aby stworzyć świat, w którym opieka zdrowotna nie ma ograniczeń.
Staff Data Scientist in Kraków – pracodawca: I00929 GE Medical Systems Polska Sp. z o.o.
GE HealthCare to doskonały pracodawca, który stawia na innowacje i rozwój swoich pracowników. Oferujemy elastyczne warunki pracy, programy wsparcia równowagi między życiem zawodowym a prywatnym oraz atrakcyjne wynagrodzenie, które jest regularnie dostosowywane do rynku. Pracując z nami, masz szansę na rozwój kariery w dynamicznym środowisku, które promuje różnorodność i włączenie, a także umożliwia zdobywanie cennych doświadczeń w obszarze rekrutacji i zarządzania talentami.
Dane kontaktowe:
Zespół rekrutacyjny I00929 GE Medical Systems Polska Sp. z o.o.