Data Scientist / Machine Learning Engineer

Firma założona w Czeskim Brnie w 2004 roku, od samego początku skoncentrowana na współpracy ze światowymi liderami branży IT. Jesteśmy doświadczoną firmą posiadającą dogłębną wiedzę z zakresu budowania wydajnych zespołów projektowych IT.

Naszą misją jest dostarczanie wysokiej jakości rozwiązań outsourcingowych IT w Europie Środkowo-Wschodniej, aby pomóc naszym klientom w poprawie ich wydajności, zapewniając jednocześnie naszym pracownikom środowisko pracy oparte na partnerstwie.

Doświadczenie naszych zespołów w różnych branżach (FMCG, bankowość, motoryzacja, telekomunikacja) pozwala nam trafnie przewidywać potrzeby klientów. Dzięki naszej specjalistycznej wiedzy opracowujemy rozwiązania dostosowane do indywidualnych potrzeb. Nasze zespoły pomagają dopasować ekspertów IT do odpowiednich projektów, aby zapewnić satysfakcjonujące rozwiązania dla obu stron.

• 4+ lata doświadczenia w obszarze ML/Data Science.
• Bardzo dobra znajomość Python oraz ekosystemu ML (Numpy, Pandas, Scikit-learn, itp.).
• Dobra znajomość SQL (przygotowanie zapytań, optymalizacja, praca z dużymi zbiorami danych).
• Umiejętność budowy i oceny modeli ML, w tym modeli predykcyjnych, optymalizacyjnych lub rekomendacyjnych.
• Doświadczenie w pracy z Snowflake (hurtownie danych, przetwarzanie i optymalizacja danych).
• Znajomość środowiska Azure, w szczególności usług danych.
• Doświadczenie w pracy ze stakeholderami biznesowymi, w tym prowadzeniu rozmów i pełnieniu roli punktu kontaktowego.
• Doświadczenie w pracy z danymi biznesowymi (np. pricing, optymalizacja procesów, analizy popytu).
• Biegła znajomość języka angielskiego umożliwiająca pracę w środowisku międzynarodowym.

• Analiza danych oraz przygotowanie zestawów danych do modeli ML.
• Tworzenie, trenowanie i walidacja modeli uczenia maszynowego.
• Projektowanie i wdrażanie rozwiązań optymalizacyjnych lub rekomendacyjnych.
• Budowa i rozwój algorytmów pricingowych (m.in. elastyczność popytu).
• Interpretacja wyników modeli i prezentacja wniosków interesariuszom.
• Współpraca z zespołami biznesowymi i technicznymi.
• Współpraca ze stakeholderami biznesowymi, udział w spotkaniach oraz pełnienie roli głównego punktu kontaktowego dla interesariuszy.
• Udział w projektowaniu architektury rozwiązań analitycznych.