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. Rola łączy pracę data scientistyczną z wdrażaniem modeli w środowiskach produkcyjnych oraz wpływem na rozwój produktów. Obejmuje budowanie modeli, rozumienie problemów biznesowych, współpracę z klientem, projektowanie procesów analitycznych i doprowadzanie rozwiązań do praktycznego działania.

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: analizą danych, feature engineeringiem, walidacją jakości danych oraz budową 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: analizą potrzeb, przekładaniem problemów biznesowych na rozwiązania analityczne oraz prezentacją wyników i rekomendacji.
• Współpracą z zespołem developerskim przy rozwoju funkcjonalności produktów analitycznych.
• Testowaniem, walidacją i monitorowaniem jakości modeli oraz reguł decyzyjnych.
• Przygotowywaniem dedykowanych procedur, komponentów i rozszerzeń funkcjonalnych platformy Algolytics.

Wymagania

• Minimum 5 lat doświadczenia w Data Science, Machine Learning, modelowaniu danych lub projektach analitycznych.
• Bardzo dobra znajomość Pythona i SQL.
• Dobre podstawy statystyki, machine learningu, data miningu i walidacji modeli.
• Doświadczenie w projektach konsultingowych, wdrożeniowych lub 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 pozwalająca 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 poprzez wystąpienia na konferencjach, webinary, szkolenia, publikacje branżowe lub aktywność akademicką.

Co oferujemy

• Pracę nad modelami i systemami decyzyjnymi, które 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.