W skrócie
- Zadania: Zarządzaj projektami data science od początku do końca, wykorzystując nowoczesne metody ML i AI.
- Firma: Samba - innowacyjna firma technologiczna w Warszawie z różnorodną kulturą pracy.
- Benefity: Atrakcyjne wynagrodzenie, możliwość pracy zdalnej oraz rozwój zawodowy.
- Pozostałe informacje: Dynamiczne środowisko z możliwościami szybkiego rozwoju kariery.
- Dlaczego ta praca: Pracuj nad znaczącymi projektami i wpływaj na rozwój technologii w branży.
- Kwalifikacje: Doświadczenie w data science oraz umiejętności współpracy w zespole.
Przewidywane wynagrodzenie mieści się w przedziale 135000 - 165000 zł za rok.
Jako średniozaawansowany Data Scientist w Samba w Warszawie, będziesz odpowiedzialny za kompleksowe dostarczanie istotnych projektów z zakresu nauki o danych z minimalnym wsparciem. Jesteś niezawodnym, autonomicznym współpracownikiem z głęboką wiedzą w przynajmniej jednej z kluczowych dziedzin Samba — pomiarze lub modelowaniu odbiorców — oraz zakresem technicznym do budowy rozwiązań gotowych do produkcji przy użyciu nowoczesnych metodologii ML i AI.
Co będziesz robić:
- Odpowiadać za kompleksowe dostarczanie istotnych projektów z zakresu nauki o danych — od określenia problemu i zaprojektowania podejścia po wdrożenie produkcyjne.
- Podejmować rozsądne, samodzielnie uzasadnione decyzje dotyczące metodologii, wyboru modeli i oceny; dokumentować je jasno w dokumentach technicznych obejmujących opis problemu, podejście, metryki i harmonogram.
- Prowadzić projektowanie rozwiązań dla własnych inicjatyw; dzielić złożone epiki na dobrze określone historie użytkowników z jasnymi kryteriami akceptacji, przyjmując najlepsze praktyki DataOps i MLOps przez cały czas — śledzenie eksperymentów, orkiestracja pipeline'ów, monitorowanie modeli i powtarzalność.
- Budować kod w Pythonie i PySpark o jakości produkcyjnej na Databricks — dobrze testowany, dokumentowany i wielokrotnego użytku — oraz wdrażać zaawansowane przepływy pracy z wykorzystaniem ML i AI, w tym rozwiązywanie encji, probabilistyczne łączenie rekordów, dopasowywanie oparte na embeddingach, podobieństwo semantyczne i pipeline'y wspomagane przez LLM.
- Rozwijać i utrzymywać wielokrotnego użytku narzędzia, biblioteki i dokumentację, które poprawiają efektywność zespołu i standardy techniczne; przeprowadzać przeglądy kodu z konstruktywną, konkretną informacją zwrotną, która podnosi poprzeczkę.
- Mentorować młodszych naukowców danych w zakresie wykonania technicznego, jakości kodu i rozwoju kariery; prowadzić wewnętrzne wykłady lub warsztaty na tematy związane z ML.
- Współpracować międzyfunkcjonalnie z produktami, inżynierią i operacjami — tłumaczyć wymagania biznesowe na specyfikacje techniczne, współpracować z inżynierią danych nad projektowaniem skalowalnych pipeline'ów oraz uczestniczyć w przeglądach projektów międzyfunkcjonalnych i grupach roboczych.
Kto jesteś:
- Wymagany tytuł licencjata w dziedzinie statystyki, nauki o danych, informatyki, matematyki lub pokrewnej dziedziny ilościowej; preferowany tytuł magistra.
- 3–5 lat praktycznego doświadczenia w nauce o danych z udokumentowaną zdolnością do samodzielnego posiadania i dostarczania złożonych projektów wielosprintowych.
- Zaawansowana znajomość Pythona z kodem o jakości produkcyjnej, testowaniem i dokumentacją; silna znajomość SQL i PySpark dla zbiorów danych liczących miliardy wierszy.
- Przepływy pracy Databricks, Delta Lake i orkiestracja zadań; znajomość platform chmurowych (AWS lub GCP).
- Solidna znajomość podstawowych metod ML — regresja, klasyfikacja, klasteryzacja, ocena modeli i projektowanie eksperymentów — stosowanych do złożonych, dużych zbiorów danych.
- Biegłość w praktykach MLOps: śledzenie eksperymentów, orkiestracja pipeline'ów (Airflow) i powtarzalne wdrażanie modeli.
- Znajomość nowoczesnych metodologii AI: systemy RAG, modele wspomagane przez LLM, bazy danych wektorowych i wyszukiwanie semantyczne.
- Silne umiejętności komunikacyjne — zdolność do tłumaczenia pracy technicznej na jasną dokumentację, historie użytkowników i rozmowy międzyfunkcjonalne.
- Udokumentowana zdolność do mentorowania młodszych naukowców danych i przyczyniania się do standardów zespołowych.
Preferowane umiejętności:
- Praktyczne doświadczenie w budowie grafów wiedzy, rozwiązywaniu encji lub modelowaniu danych semantycznych (RDF, OWL, SPARQL lub równoważne ramy grafowe).
- Znajomość probabilistycznego łączenia rekordów, podejść do grafów tożsamości lub dopasowywania encji opartego na embeddingach na dużą skalę.
- Doświadczenie w metodach inferencji przyczynowej (testy A/B, kontrola syntetyczna, modelowanie wzrostu).
- Doświadczenie w deduplikacji, wzbogacaniu lub problemach związanych z łączeniem danych z internetu z telewizją.
- Tło w mediach, technologii reklamowej lub pomiarach — oglądalność telewizyjna (dane ACR/STB), modelowanie odbiorców cyfrowych, pomiar międzyplatformowy (linear + CTV/OTT) lub rozwiązywanie tożsamości w środowiskach ograniczających prywatność.
- Znajomość krajobrazu dostawców pomiarów i tożsamości (Nielsen, Comscore, LiveRamp, The Trade Desk).
Samba jest pracodawcą oferującym równe szanse. Świętujemy różnorodność i zobowiązujemy się do tworzenia inkluzywnego środowiska dla wszystkich pracowników. Dążymy do umożliwienia połączeń między sobą, odzwierciedlenia społeczności, którym służymy, oraz realizacji znaczących projektów, które mają realny wpływ.
180000 - 330000 PLN rocznie
Data Scientist – pracodawca: Samba TV
Samba TV to doskonały pracodawca, oferujący dynamiczne środowisko pracy w Warszawie, które sprzyja innowacjom i współpracy. Nasza kultura pracy opiera się na wsparciu rozwoju pracowników, co pozwala na zdobywanie nowych umiejętności i awans w ramach organizacji. Dodatkowo, elastyczne podejście do pracy hybrydowej oraz możliwość zarządzania zdalnym zespołem inżynierów sprawiają, że praca u nas jest nie tylko satysfakcjonująca, ale także pełna wyzwań i możliwości.
