Specjalista ds. Data Science i AI
Base Group
Rola łączy Data Science, ML Engineering i MLOps. Będziesz analizować dane, budować i wdrażać modele ML, monitorować je po wdrożeniu oraz rozwijać pipeline'y CI/CD i konteneryzację. Współpracujesz z biznesem i zespołami inżynieryjnymi, a także uczestniczysz w tworzeniu standardów AI w organizacji. Praca stacjonarna w Gdańsku, na poziomie regular (min. 1,5 roku doświadczenia).
Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji.
Brakuje: nie podano przedziału wynagrodzenia (jedynie info o składzie: podstawa + premia 10% kwartalnie), brak informacji o wielkości zespołu i strukturze.
Rola łączy Data Science, ML Engineering i MLOps. Będziesz analizować dane, budować i wdrażać modele ML, monitorować je po wdrożeniu oraz rozwijać pipeline'y CI/CD i konteneryzację. Współpracujesz z biznesem i zespołami inżynieryjnymi, a także uczestniczysz w tworzeniu standardów AI w organizacji. Praca stacjonarna w Gdańsku, na poziomie regular (min. 1,5 roku doświadczenia).
- ✓Finansowane przez firmę szkolenia i podnoszenie kwalifikacji
- ✓Dostęp do platformy e-learningowej z bogatą bazą kursów
- ✓Realny wpływ na rozwój rozwiązań AI w organizacji (opisane wprost)
- ✓Praca z nowoczesnym stackiem technologicznym (MLflow, DVC, Docker, CI/CD)
- !Premia kwartalna (10% podstawy) może być uznaniowa lub zależna od wyników
- !Nie podano konkretnej wysokości wynagrodzenia podstawowego
- !Brak informacji o wielkości zespołu i konkretnych projektach
- ?Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji
- •Analiza danych strukturalnych i niestrukturalnych w poszukiwaniu obszarów do zastosowania ML/AI
- •Projektowanie, trenowanie i walidacja modeli ML z użyciem scikit-learn, PyTorch lub TensorFlow
- •Przygotowywanie pipeline'ów CI/CD dla modeli oraz konteneryzacja środowisk ML w Dockerze
- •Wersjonowanie modeli, danych i kodu w MLflow/DVC/Weights & Biases
- •Monitorowanie jakości modeli po wdrożeniu i prowadzenie eksperymentów
- •Prezentacja wyników analiz i rekomendacji dla biznesu
- •Współpraca z zespołami Data Engineering, Backend i DevOps
- •Rozwój standardów i rozwiązań AI w organizacji
Oferta skierowana do developerów z doświadczeniem komercyjnym (Mid).
Osoba z dokładnie 1,5 roku doświadczenia, znająca podstawy Pythona i ML, potrafiąca zbudować prosty model i wdrożyć go z użyciem Dockera i Git, gotowa do pracy w biurze.
Nie dla osób z mniej niż 1,5 roku doświadczenia w Data Science/ML, ani dla tych, którzy nie chcą pracować stacjonarnie w Gdańsku. Również nie dla osób unikających kontaktu z biznesem.
- ?Ile osób liczy zespół Data Science/AI i jakie są role w zespole?
- ?Czy premia kwartalna jest gwarantowana, czy zależy od wyników indywidualnych/firmy?
- ?Jakie konkretne projekty AI są obecnie prowadzone i w jakiej domenie biznesowej?
- ?Jak wygląda proces wdrażania modeli do produkcji – czy jest pełny MLOps?
- ?Czy są dyżury on-call lub wsparcie produkcyjne po godzinach?
- ?Jakie narzędzia CI/CD są używane (np. Jenkins, GitLab CI)?
- ?Jaka jest ścieżka rozwoju na tym stanowisku – czy możliwy awans na seniora/lead?
- −Nie podano przedziału wynagrodzenia (jedynie info o składzie: podstawa + premia 10% kwartalnie)
- −Brak informacji o wielkości zespołu i strukturze
- −Nie opisano procesu rekrutacyjnego (liczba etapów, zadanie domowe, live coding)
- −Nie wiadomo, czy rola wiąże się z dyżurami on-call
- −Brak konkretnych przykładów projektów lub domeny biznesowej
Zespół jest interdyscyplinarny, współpracuje z Data Engineering, Backend i DevOps. Kładzie nacisk na współpracę z biznesem i nastawienie na rezultat.