Senior Data Scientist

Jakie działania będą należeć do Ciebie?

• Projektowanie, implementacja, ewaluacja i wdrażanie modeli ML do predykcji odpowiedzi użytkownika.
• Rozwój i optymalizacja algorytmów oraz strategii licytowania w aukcjach first-price, w tym bid shading.
• Optymalizacja decyzji licytacyjnych pod ograniczeniami budżetowymi i marżowymi — pacing kampanii i utrzymanie zakładanej marży przy maksymalizacji wyniku dla klienta.
• Pogłębione analizy dużych zbiorów danych — wyciąganie sygnału z szumu i dostarczanie wniosków wpływających na decyzje i strategię R&D.
• Projektowanie i analiza eksperymentów A/B wraz z oceną wpływu biznesowego.
• Budowa frameworków ewaluacji offline i online — walidacja zachowania modelu w żywym środowisku aukcyjnym.
• Wdrażanie komponentów samouczących się — bandits i pętle sprzężenia zwrotnego ograniczające ręczne tuningowanie oraz reguły.
• Prowadzenie własnych obszarów badawczych z dużą autonomią — od hipotezy przez implementację po test A/B na produkcji.
• Przegląd literatury i stanu wiedzy — ocena zastosowalności nowych metod do specyfiki stacku.

Jakie kompetencje są ważne?

• Minimum 5 lat doświadczenia w data science, applied science lub ML engineering.
• Praktyczna znajomość Pythona (scikit-learn, pandas, numpy itp.) oraz SQL-a.
• Wykształcenie kierunkowe na poziomie MSc — matematyka stosowana, statystyka, informatyka, operations research lub dziedzina pokrewna.
• Gruntowna wiedza z podstaw statystyki — rachunek prawdopodobieństwa i testowanie hipotez.
• Znajomość co najmniej jednego z obszarów: constrained optimization i operations research, metody bayesowskie lub causal inference, control theory (feedback controllers).
• Doświadczenie w pracy z danymi w dużej skali — rzędu miliardów zdarzeń dziennie.
• Doświadczenie w projektowaniu i prowadzeniu testów A/B.
• Umiejętność pisania czytelnego kodu produkcyjnego i pracy w repozytorium zespołowym z code review.
• Umiejętność jasnego uzasadniania decyzji modelowych i kompromisów w rozmowie z produktem i inżynierią.
• Samodzielność i poczucie odpowiedzialności za wynik w warunkach niejednoznaczności — umiejętność przekształcania rozmytych problemów w konkretne rozwiązania.
• Badawcze i kreatywne podejście do problemów — nacisk na jakość i solidne, naukowo uzasadnione rozwiązania.

Mile widziane

• Doświadczenie w adtech lub RTB.
• Znajomość więcej niż jednego z obszarów wymienionych w wymaganiach.
• Doświadczenie z reinforcement learning lub multi-armed bandits.
• Doświadczenie z online learning i algorytmami adaptacyjnymi w środowiskach niestacjonarnych.
• Doświadczenie z rozwiązaniami typu feature store.

Co zyskujesz?

• Darmowy dostęp do produktów, takich jak Pilot WP czy Audioteka.
• Worksmile i elastyczny pakiet benefitów.
• Dostęp do bezpłatnych i anonimowych konsultacji psychologicznych.
• Możliwość pracy hybrydowej — 3 dni w biurze i 2 dni z domu.
• Wydarzenia sezonowe oraz webinary o zdrowiu i neuroróżnorodności.
• Możliwość rozwoju dzięki szkoleniom w ramach programu WP Akademia.
• Możliwość nowych wyzwań i kierunków w ramach spółek WP Holding poprzez rekrutacje wewnętrzne.