Data Scientist

Nasz Klient to międzynarodowa organizacja technologiczna realizująca zaawansowane projekty z obszaru data science i machine learning. Projekt koncentruje się na budowie i optymalizacji modeli ML dla systemów reklamowych (m.in. CTR, CVR, RoAS) w środowisku wysokiej skali i niskich opóźnień.

Must have:

• Bardzo dobra znajomość Python, PyTorch lub TensorFlow, oraz bibliotek Pandas i NumPy
• Zaawansowana znajomość SQL, mile widziana analityczna składnia SQL
• Doświadczenie w pracy z chmurą publiczną – preferencyjnie GCP (Google Cloud Platform), w tym Vertex AI i Vertex Pipelines
• Udokumentowane doświadczenie w projektowaniu i trenowaniu głębokich sieci neuronowych (Deep Learning)
• Wykształcenie kierunkowe (np. informatyka, matematyka, statystyka, fizyka) lub równoważne doświadczenie zawodowe
• Solidne podstawy inżynierskie – tworzenie produkcyjnego, testowalnego i dobrze udokumentowanego kodu oraz znajomość praktyk CI/CD
• Znajomość języka polskiego na poziomie natywnym oraz angielskiego min. B2

Nice to have:

• Doświadczenie w budowie modeli ML dla systemów działających w czasie rzeczywistym (low-latency)
• Znajomość domeny reklamowej / marketingowej (AdTech)
• Doświadczenie w modelowaniu zdarzeń biznesowych (np. CTR, CVR)
• Znajomość systemów RTB (Real-Time Bidding) oraz platform DSP (Demand Side Platform)
• Doświadczenie z klasycznymi metodami ML (np. Random Forest, Gradient Boosted Trees)
• Praktyczne korzystanie z narzędzi wspieranych przez AI w codziennej pracy programistycznej

• Projektowanie, trenowanie i optymalizacja modeli Machine Learning wspierających systemy reklamowe (m.in. predykcja CTR, CVR, RoAS) oraz logikę biddingową
• Budowanie zaawansowanych modeli wykorzystujących różnorodne źródła danych (użytkownik, produkt, wydawca, placement) w celu zwiększenia skuteczności kampanii
• Optymalizacja modeli pod kątem działania w środowiskach o wysokiej przepustowości i niskich opóźnieniach (low-latency systems)
• Tworzenie rozwiązań z zakresu Dynamic Content Optimization, w tym rekomendacji produktów w scenariuszach retargetingowych
• Współpraca z międzynarodowym zespołem Data Science i Engineering przy wdrażaniu modeli do środowisk produkcyjnych
• Utrzymywanie wysokiej jakości kodu oraz wdrażanie dobrych praktyk inżynierskich (testy, dokumentacja, CI/CD)