Data Scientist / ML Consultant

Algolytics rozwija platformę Scoring.One oraz rozwiązania z obszaru AutoML, MLOps, Feature Store, real-time decisioning, credit risk, antifraud i customer intelligence. Szukamy osoby, która chce łączyć pracę data scientistyczną z realnym wdrażaniem modeli w środowiskach produkcyjnych oraz wpływem na rozwój naszych produktów. 

To rola dla osoby, która lubi nie tylko budować modele, ale też rozumieć problem biznesowy, pracować z klientem, projektować proces analityczny i doprowadzać rozwiązanie do działania w praktyce. 

Czym będziesz się zajmować 

• Budową i prototypowaniem modeli predykcyjnych dla klientów z sektorów finansowego, telekomunikacyjnego, e-commerce, retail i usług. 

• Tworzeniem rozwiązań z obszaru credit risk, antifraud, customer intelligence, churn, response modelling, rekomendacji, segmentacji behawioralnej i analizy danych transakcyjnych. 

• Przygotowywaniem danych do modelowania: analiza danych, feature engineering, walidacja jakości danych, budowa zbiorów treningowych i testowych. 

• Wdrażaniem modeli i logiki decyzyjnej w środowiskach produkcyjnych z wykorzystaniem platformy Scoring.one. 

• Udziałem w projektach R&D związanych z AutoML, MLOps, Feature Store, real-time scoring, LLM/NLP i automatyzacją procesów analitycznych. 

• Współpracą z klientami biznesowymi: analiza potrzeb, przekładanie problemów biznesowych na rozwiązania analityczne, prezentacja wyników i rekomendacji. 

• Współpracą z zespołem developerskim przy rozwoju funkcjonalności naszych produktów analitycznych. 

• Testowaniem, walidacją i monitorowaniem jakości modeli oraz reguł decyzyjnych. 

• Przygotowywaniem dedykowanych procedur, komponentów i rozszerzeń funkcjonalnych platformy Algolytics. 

Szukamy osoby, która ma 

• Minimum 5 lat doświadczenia w Data Science, Machine Learning, modelowaniu danych lub projektach analitycznych. 

• Bardzo dobrą znajomość Pythona i SQL. 

• Dobre podstawy statystyki, machine learningu, data mining i walidacji modeli. 

• Doświadczenie w projektach konsultingowych, wdrożeniowych lub projektach realizowanych dla odbiorcy biznesowego. 

• Umiejętność samodzielnej analizy problemu biznesowego i zaproponowania podejścia analitycznego. 

• Doświadczenie w przygotowywaniu danych do ML, feature engineeringu i testowaniu modeli. 

• Umiejętność komunikacji z biznesem oraz współpracy z zespołem developerskim. 

• Znajomość języka angielskiego pozwalającą na pracę z dokumentacją i komunikację projektową. 

• Ukończone studia wyższe, preferowane kierunki: informatyka, matematyka, metody ilościowe, ekonometria, statystyka, fizyka komputerowa lub pokrewne. 

Dodatkowym atutem będzie 

• Doświadczenie w modelowaniu ryzyka kredytowego, scoringu, fraud detection lub sektorze FinTech. 

• Znajomość rozwiązań MLOps, Feature Store, AutoML, MLflow, Databricks, Snowflake, Azure ML, AWS SageMaker lub podobnych. 

• Doświadczenie z bardzo dużymi zbiorami danych. 

• Znajomość SAS, R, SPSS/IBM Modeler, KNIME, RapidMiner, Statistica lub innych narzędzi analitycznych. 

• Znajomość Java/Groovy lub doświadczenie w tworzeniu komponentów produkcyjnych. 

• Doświadczenie z REST API, SOAP, integracjami systemowymi lub wdrażaniem modeli jako usług. 

• Znajomość NLP, LLM, generative AI, analizy obrazów lub danych pochodzących z sensorów/IoT. 

• Chęć dzielenia się wiedzą: wystąpienia na konferencjach, webinary, szkolenia, publikacje branżowe lub aktywność akademicka. 

Co oferujemy 

• Pracę nad modelami i systemami decyzyjnymi, które realnie działają produkcyjnie u klientów enterprise. 

• Możliwość łączenia Data Science, MLOps, AutoML, credit risk, antifraud i real-time decisioning. 

• Duży wpływ na rozwój autorskiej platformy Scoring.One oraz produktów Algolytics. 

• Ambitne projekty dla dużych organizacji z branży finansowej, telekomunikacyjnej, e-commerce, retail i usług. 

• Dużą samodzielność oraz możliwość proponowania własnych rozwiązań analitycznych i produktowych. 

• Pracę w doświadczonym, kameralnym zespole, w którym łatwo zobaczyć wpływ swojej pracy. 

• Atrakcyjne wynagrodzenie oraz premię dwa razy w roku. 

• Prywatną opiekę medyczną. 

• Biuro w centrum Warszawy. 

• Elastyczny model współpracy: UoP lub B2B.