Projektowanie, rozwijanie i wdrażanie modeli, które rozwiązują złożone problemy biznesowe, w tym modele prognozowania, segmentacji, prognozowania i rekomendacji.
Rozwój modeli dopasowywania zapytań do kategorii i zapytań do produktów w celu poprawy doświadczeń związanych z wyszukiwaniem.
Budowanie wewnętrznej kompetencji AI Engineering, w tym dostrajanie małych, wydajnych modeli.
Aktywne uczestnictwo we wszystkich fazach projektów Data Science: od formułowania problemów i eksploracji danych po modelowanie, automatyzację, wydanie i monitorowanie.
Wykorzystanie szerokiego zakresu typów modeli, w tym boosting, metod bayesowskich, inferencji przyczynowej, metod optymalizacji, głębokiego uczenia się i modeli prognozowania.
Współpraca między zespołami, partnerstwo z interesariuszami biznesowymi oraz zespołami analitycznymi i inżynieryjnymi w zakresie konfiguracji i wdrażania eksperymentów.
Zapewnienie, że modele odzwierciedlają specyfikę procesów biznesowych oraz aktualizowanie wiedzy na temat wyzwań GenAI.

Wykształcenie ściśle związane z modelowaniem statystycznym/matematycznym.
Co najmniej 2-letnie doświadczenie w analizie danych i budowaniu rozwiązań opartych na uczeniu maszynowym, które zostały wdrożone do produkcji.
Dobre zrozumienie metod statystycznych i uczenia maszynowego, szczególnie w zakresie prognozowania i algorytmów opartych na drzewach decyzyjnych.
Biegłość w Pythonie oraz efektywne korzystanie z podstawowych narzędzi developerskich.
Umiejętność przetwarzania ogromnych zestawów danych (terabajtów danych) przy użyciu rozwiązań Google Cloud Platform, pracując z danymi tabelarycznymi, przestrzennymi, językowymi, obrazowymi i czasowymi.
Znajomość języka angielskiego na poziomie B2 oraz polskiego na poziomie C1.
Wykazywanie kluczowych kompetencji w zakresie myślenia analitycznego, elastyczności w nauce, współpracy oraz ciągłego doskonalenia i innowacji.

Elastyczne godziny pracy w modelu hybrydowym (4/1) — godziny pracy zaczynają się między 7:00 a 10:00.
30 dni okazjonalnej pracy zdalnej.
Dobrze zlokalizowane biura z w pełni wyposażonymi kuchniami, parkingiem dla rowerów, tarasami i doskonałymi narzędziami do pracy, takimi jak ergonomiczne krzesła i interaktywne sale konferencyjne.
Sprzęt najwyższej jakości: MacBook Pro 16" lub 14" lub odpowiadający Dell z systemem Windows i wszystkimi niezbędnymi akcesoriami.
Szeroki wybór benefitów w planie kafeteryjnym (medyczne, sportowe, pakiety lunchowe, ubezpieczenia, vouchery zakupowe).
Płatne zajęcia z języka angielskiego związane z konkretną naturą pracy.
Możliwości rozwoju: budżet na szkolenia, turystyka między zespołami, hackathony i wewnętrzna platforma edukacyjna.
Dodatkowy dzień wolny na wolontariat oraz liczne wydarzenia towarzyskie (Dzień Rodzinny, Advent of Code itp.).

Data Scientist – Central Query Understanding

Key skills