About the role
Szukamy osoby do zespołu, który realnie łączy data science, inżynierię oprogramowania i wdrożenia biznesowe. Pracujemy nad rozwiązaniami, które mają bezpośredni wpływ na sprzedaż i rozwój produktów finansowych - od modeli predykcyjnych skłonności do zakupu takich produktów jak skarb FX, leasing, faktoring czy gwarancje krajowe i zagraniczne, po rozwój nowych modeli wspierających sprzedaż w konkretnych obszarach biznesowych.
To miejsce dla osoby, która chce pracować nie tylko nad samymi modelami, ale również nad całym ekosystemem ich wytwarzania i utrzymania — od danych, przez architekturę, aż po wdrożenie produkcyjne. Projekt długoterminowy.
Our expectations
- Min. 3 lata doświadczenia w obszarze Machine Learning / Data Science (projekty produkcyjne, nie tylko PoC).
- Znajomość języka Python oraz bibliotek ML (np. scikit-learn, pandas, numpy, LightGBM/XGboost)
- Doświadczenie w budowie, trenowaniu i walidacji modeli ML (supervised).
- Znajomość SQL/SQL Server – optymalizacja zapytań, indeksy, praca na dużych wolumenach danych.
- Umiejętność przygotowania i przetwarzania danych (data wrangling, feature engineering).
- Doświadczenie we wdrażaniu modeli do środowiska produkcyjnego (API, batch processing, integracja z systemami).
- Znajomość dobrych praktyk MLOps (wersjonowanie modeli, CI/CD, Docker)
- Umiejętność pracy z pipeline’ami danych (np. SSIS / Python / inne narzędzia ETL).
- Model pracy: praca hybrydowa, aktualnie dwa razy w tygodniu praca w biurze (Warszawa/Poznań)
