Data Scientist
Jit Team
Krótkoterminowy projekt (4-8 tygodni) dla szwajcarskiego producenta ekspresów do kawy IoT. Będziesz budować model wieloklasowej klasyfikacji do automatycznej klasyfikacji zgłoszeń serwisowych na podstawie danych historycznych i telemetrycznych IoT. Praca obejmuje analizę danych, rozwój modeli ML, tworzenie pipeline'ów danych w Azure (Databricks, Azure Data Explorer) oraz wizualizację wyników w dashboardach. To rola end-to-end: od danych po wdrożenie i prezentację biznesową.
Brakuje: brak opisu procesu rekrutacyjnego (liczba etapów, czas trwania), nie podano wielkości zespołu ani struktury (kto jest product ownerem, scrum masterem itp.).
Krótkoterminowy projekt (4-8 tygodni) dla szwajcarskiego producenta ekspresów do kawy IoT. Będziesz budować model wieloklasowej klasyfikacji do automatycznej klasyfikacji zgłoszeń serwisowych na podstawie danych historycznych i telemetrycznych IoT. Praca obejmuje analizę danych, rozwój modeli ML, tworzenie pipeline'ów danych w Azure (Databricks, Azure Data Explorer) oraz wizualizację wyników w dashboardach. To rola end-to-end: od danych po wdrożenie i prezentację biznesową.
- ✓Nowoczesny stack technologiczny (Azure Databricks, ADX, Python) i praca z IoT
- ✓Globalny projekt dla znanego producenta ekspresów do kawy IoT
- ✓Międzynarodowy zespół i okazjonalne spotkania w Trójmieście lub Szwajcarii
- −Projekt krótkoterminowy (4-8 tygodni) – brak gwarancji dalszego zatrudnienia po zakończeniu
- −Outsourcing – praca u klienta przez firmę pośredniczącą, potencjalnie mniejsza autonomia
- !Tryb pracy 'elastyczna hybryda / negotiable remote' – nieprecyzyjny, wymaga doprecyzowania
- !Brak informacji o wielkości zespołu i procesie rekrutacyjnym
- !Wymóg pracy w biurach w Gdańsku/Warszawie/Krakowie/Rzeszowie – może ograniczać zdalną pracę
- •Analiza danych historycznych i telemetrycznych IoT w celu identyfikacji wzorców i zależności
- •Projektowanie i rozwijanie modeli klasyfikacji wieloklasowej (ML) w Pythonie (pandas, scikit-learn)
- •Przygotowanie, testowanie i optymalizacja pipeline'ów danych w środowisku Azure (Databricks, Azure Data Explorer)
- •Budowa dashboardów do wizualizacji wyników i wsparcia decyzji biznesowych
- •Współpraca z zespołami biznesowymi i technicznymi przy wdrażaniu rozwiązań analitycznych
- •Eksploracja i czyszczenie danych z różnych źródeł (IoT, CosmosDB)
Oferta dla doświadczonych specjalistów (Senior).
Mid-level Data Scientist z solidnym doświadczeniem w budowie modeli klasyfikacyjnych i pracy z danymi w Pythonie, znający podstawy Azure (Databricks). Osoba samodzielna, gotowa szybko wdrożyć się w projekt krótkoterminowy.
Osoby szukające stabilnej, długoterminowej współpracy (projekt 4-8 tygodni) oraz juniorzy bez doświadczenia w ML na produkcji lub w chmurze Azure.
- ?Czy istnieje możliwość przedłużenia projektu lub przejścia do innego po jego zakończeniu?
- ?Ile osób liczy zespół projektowy i jakie są role?
- ?Jak wygląda onboarding – czy jest czas na zapoznanie się z danymi i architekturą?
- ?Jakie są oczekiwania co do samodzielności – czy ktoś będzie mentorem?
- ?Czy istnieje możliwość pracy w pełni zdalnej, czy wymagane są wizyty w biurze?
- ?Jak często odbywają się dyżury on-call lub wsparcie produkcyjne?
- ?Czy dostęp do środowisk Azure jest gotowy, czy wymaga konfiguracji?
- −Brak opisu procesu rekrutacyjnego (liczba etapów, czas trwania)
- −Nie podano wielkości zespołu ani struktury (kto jest Product Ownerem, Scrum Masterem itp.)
- −Brak informacji o dostępności danych produkcyjnych i środowiska testowego
- −Nie wiadomo, czy projekt obejmuje wdrożenie modelu na produkcję, czy tylko prototyp
Międzynarodowy zespół z planowanymi spotkaniami kwartalnymi w Trójmieście lub Szwajcarii. Klient to firma z IoT i nowoczesnymi technologiami, z silnym zespołem developerskim.
Powyżej mediany rynkowej
≈ 170,0–190,0 zł/h
Dane z aktywnych ofert zawierających technologię Machine Learning. Pełne statystyki zarobków →