Data Scientist

W związku z intensywnym rozwojem obszaru AI, sektor finansowy Comarch poszukuje doświadczonych osób, które gotowe będą do objęcia kluczowej roli w projektowaniu, tworzeniu i wdrażaniu zaawansowanych modeli Machine Learning oraz statystycznych.Jeśli posiadasz ekspercką znajomość technik modelowania statystycznego i języka Python oraz praktyczne doświadczenie w pracy z modelami ML w środowisku produkcyjnym – dołącz do nas Twoja rola będzie polegać na prowadzeniu analiz eksploracyjnych, budowaniu predykcyjnych modeli, a także ścisłej współpracy z biznesem w celu przekształcania danych w realną wartość. To unikalna szansa na realny wpływ na kształtowanie ekosystemu AI oraz profesjonalny rozwój w obszarze zaawansowanej analityki

Profil stanowiska

• Wykształcenie wyższe (preferowane kierunki ścisłe: informatyka, statystyka, fizyka, matematyka)

• Minimum 2-3 lata komercyjnego doświadczenia na stanowisku Data Scientist lub podobnym (np. Specjalista/ Specjalistka ds. modelowania)

• Doświadczenie w pracy z co najmniej jedną z głównych platform chmurowych (AWS, Azure lub GCP) i jej usługami ML (np. SageMaker, Azure ML, Vertex AI)

• Ekspercka znajomość metod modelowania statystycznego, Machine Learning (klasyfikacja, regresja, klasteryzacja) oraz Deep Learning - modele E2E

• Bardzo dobra znajomość języka Python (szczególnie w kontekście ML, np. biblioteki Scikit-learn, TensorFlow/PyTorch, Pandas)

• Praktyczne doświadczenie w cyklu życia modelu (od eksploracji danych, przez modelowanie, po walidację i wdrożenie)

• Dobra znajomość SQL w kontekście pozyskiwania i eksploracji danych

• Znajomość narzędzi MLOps i zasad wdrażania modeli do produkcji (np. Docker, Kubernetes, CI/CD)

• Dobra znajomość języka angielskiego (poziom min. B2)

• Analityczne myślenie, komunikacyjność i umiejętność prezentowania skomplikowanych wyników w przystępny sposób

• Umiejętność pracy w zespole i skuteczne zarządzanie czasem oraz priorytetami

• Mile widziane doświadczenie z DataLake’ami i pozyskiwaniem danych do modelowania, w tym narzędzi Spark/PySpark czy Flink i/lub narzędzi do Feature Store jak np. Feast czy Vertex AI FS

• Doświadczenie w sektorze finansowym lub bankowym będzie dodatkowym atutem

Twoje zadania

• Projektowanie, tworzenie i wdrażanie zaawansowanych modeli Machine Learning i statystycznych (np. modele ryzyka, predykcyjne)

• Przeprowadzanie analiz eksploracyjnych i zaawansowanych analiz statystycznych w celu identyfikacji kluczowych wzorców biznesowych

• Walidacja, testowanie i ciągła optymalizacja wydajności modeli w środowisku produkcyjnym

• Ścisła współpraca z zespołami zajmującymi się Data Engineering i analizą biznesową w celu definiowania potrzeb i wykorzystania danych

• Przygotowywanie i zarządzanie zbiorami danych, w tym tworzenie Feature Stores

• Prezentowanie wyników analiz, rekomendacji i wizualizacji zarządowi oraz zespołom biznesowym

• Dbanie o jakość i spójność danych wykorzystywanych w modelach

Dla Ciebie

• Udział w międzynarodowych projektach realizowanych dla firm z sektora finansowego

• Profesjonalny rozwój zawodowy - możliwość ścieżki kariery na stanowiskach eksperckich technicznych, biznesowych i managerskich

• Realny wpływ na architekturę - będziesz podejmować kluczowe decyzje dotyczące sposobu gromadzenia i przetwarzania danych w naszym zespole

• Praca z dużymi, złożonymi i krytycznymi zbiorami danych sektora bankowego – to wyzwanie, stanowiące możliwość rozwoju

• Dostęp do szkoleń, konferencji oraz praca w zespole ekspertów AI, którzy rozumieją i doceniają wartość Twojej pracy

• Dostęp do prywatnej opieki medycznej dla Ciebie i Twojej rodziny

• Możliwość pracy w modelu hybrydowym po okresie wdrożenia (60% stacjonarnie, 40% zdalnie)

• Możliwość udziału w wydarzeniach sportowych, spotkaniach integracyjnych i akcjach społecznych – bo wspólnie możemy więcej