Data Science Lead (AI)
Capgemini
Rola lidera zespołu Data Science odpowiedzialnego za standardy i metodologie dla wewnętrznej platformy AI 'Neo' w dużej firmie konsultingowej. Nie chodzi o budowanie modeli od podstaw, ale o definiowanie frameworków eksperymentów, ocenę jakości modeli, nadzór nad interakcją z bazą wiedzy oraz koordynację prac Data Scientistów. To funkcja głównie kierownicza i metodologiczna, z minimalnym udziałem w MLOps.
Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji.
Brakuje: nie podano widełek wynagrodzenia, brak informacji o wielkości zespołu.
Rola lidera zespołu Data Science odpowiedzialnego za standardy i metodologie dla wewnętrznej platformy AI 'Neo' w dużej firmie konsultingowej. Nie chodzi o budowanie modeli od podstaw, ale o definiowanie frameworków eksperymentów, ocenę jakości modeli, nadzór nad interakcją z bazą wiedzy oraz koordynację prac Data Scientistów. To funkcja głównie kierownicza i metodologiczna, z minimalnym udziałem w MLOps.
- ✓Dostęp do rozbudowanego programu szkoleń i certyfikacji (70+ ścieżek)
- ✓Bezpłatny dostęp do platform edukacyjnych (EF, TED Talks, Udemy)
- ✓Transparentna polityka zarządzania wydajnością (GetSuccess)
- −Brak podanych widełek wynagrodzenia
- −Brak informacji o liczbie osób w zespole podlegających liderowi
- !Hybrydowy model pracy bez określenia liczby dni w biurze
- !Wzmianka o pracy cross-funkcyjnej może oznaczać dużo spotkań
- !Rola oddzielona od MLOps - może oznaczać silosy odpowiedzialności
- ?Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji
- •Definiowanie i ujednolicanie standardów Data Science dla platformy Neo
- •Tworzenie frameworków eksperymentalnych i protokołów testowych dla nowych funkcji AI
- •Nadzór nad integracją modeli z bazą wiedzy Neo (dokładność, trafność, kontrolowane zachowanie)
- •Współpraca z inżynierami i architektami w celu przygotowania modeli do integracji
- •Kierowanie zespołem Data Scientistów w doskonaleniu modeli na podstawie wymagań platformy
- •Ocena i selekcja nowych funkcji pod kątem ich wykonalności i dopasowania do platformy
- •Prowadzenie spotkań cross-funkcyjnych z zespołami produktu i inżynierii
Stanowisko liderskie — wymaga zarówno doświadczenia technicznego jak i umiejętności zarządzania.
Data Scientist z 5-7 latami doświadczenia, który pełnił już rolę lidera technicznego lub Team Leadera, zna LLM i podstawy MLOps, ale niekoniecznie miał styczność z dużymi platformami AI.
Osoby szukające przede wszystkim pracy zdalnej (model hybrydowy), juniorki bez doświadczenia w lidershipie, ani osoby preferujące czysto techniczną, samodzielną pracę bez kontaktu z wieloma zespołami.
- ?Ile osób liczy zespół Data Science podlegający temu liderowi?
- ?Jakie konkretne LLM i narzędzia ewaluacyjne są używane w platformie Neo?
- ?Jaka jest oczekiwana liczba dni w biurze w Gdańsku?
- ?Jak wygląda współpraca z zespołem MLOps - gdzie są granice odpowiedzialności?
- ?Czy istnieje planowany budżet na konferencje lub szkolenia zewnętrzne?
- ?Jakie są kluczowe wyzwania techniczne, przed którymi stoi obecnie platforma Neo?
- ?Czy rola obejmuje bezpośrednie zarządzanie ludźmi (oceny, rekrutacja) czy tylko techniczne leadowanie?
- −Nie podano widełek wynagrodzenia
- −Brak informacji o wielkości zespołu
- −Nie określono liczby dni hybrydowych
- −Brak opisu procesu rekrutacyjnego
Firma promuje kulturę well-being (opieka medyczna, wsparcie psychologiczne, podcasty) oraz uczenie się (liczne szkolenia i certyfikaty). Atmosfera wydaje się wspierająca i zorientowana na rozwój.