Technical Lead — Data Science (f/m/x)
Sii
Rola łączy role technicznego lidera i praktykującego data scientist w firmie konsultingowej (Sii). Będziesz odpowiadać za kierunek techniczny projektów data science od końca do końca: od zrozumienia problemu biznesowego klienta, przez projektowanie rozwiązań, aż po dostarczenie produkcyjnych modeli. Jednocześnie musisz pozostać blisko kodu — recenzować modele, pisać prototypy i odblokowywać zespół. Pracujesz na różnych platformach danych (Microsoft Fabric, Palantir Foundry, Databricks, Snowflake, chmury) i w środowisku klienckim, gdzie trzeba prezentować wyniki i bronić metodologii. To rola wymagająca silnych umiejętności miękkich i technicznych.
Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji.
Brakuje: wielkość zespołu, szczegółowy proces rekrutacyjny (czy jest zadanie techniczne, live coding?).
Rola łączy role technicznego lidera i praktykującego data scientist w firmie konsultingowej (Sii). Będziesz odpowiadać za kierunek techniczny projektów data science od końca do końca: od zrozumienia problemu biznesowego klienta, przez projektowanie rozwiązań, aż po dostarczenie produkcyjnych modeli. Jednocześnie musisz pozostać blisko kodu — recenzować modele, pisać prototypy i odblokowywać zespół. Pracujesz na różnych platformach danych (Microsoft Fabric, Palantir Foundry, Databricks, Snowflake, chmury) i w środowisku klienckim, gdzie trzeba prezentować wyniki i bronić metodologii. To rola wymagająca silnych umiejętności miękkich i technicznych.
- ✓Profit sharing (ponad 76 mln PLN wypłacone od 2022)
- ✓Możliwość zmiany projektów za pomocą aplikacji Job Changer
- ✓Budżet 1 000 000 PLN rocznie na pasje i wolontariat pracowników
- ✓Stabilna firma (na rynku od 2006, brak długów)
- ✓Wielokrotny tytuł Great Place to Work
- −Brak widełek wynagrodzenia w ogłoszeniu
- −Tryb pracy stacjonarny (office) – brak elastyczności zdalnej, mimo że w benefitach wspomniano 'remote work'
- −Proces rekrutacyjny opisany bardzo ogólnikowo (4 etapy bez szczegółów technicznych)
- !Wielość platform danych do wyboru – może sugerować rotację projektów lub brak specjalizacji
- !Wymóg płynnego polskiego – zawęża pulę kandydatów
- !Firma konsultingowa – projekty mogą się zmieniać, a praca bywa zależna od klienta
- !Nie podano wielkości zespołu ani liczby projektów
- ?Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji
- •Pisanie i recenzowanie kodu Python w produkcji (pandas, NumPy, scikit-learn, XGBoost)
- •Prowadzenie przeglądów metodologii i kodów zespołu data scientistów
- •Projektowanie architektury rozwiązań data science i strategii walidacji
- •Tłumaczenie problemów biznesowych klientów na konkretne zadania techniczne i estymacje
- •Mentoring członków zespołu: rozwój kariery, podnoszenie standardów
- •Prezentowanie wyników i obrona metodologii przed klientami technicznymi i nietechnicznymi
- •Podejmowanie decyzji o wyborze platform danych (np. Microsoft Fabric, Databricks, Palantir Foundry)
- •Ustalanie standardów inżynieryjnych: reprodukowalność, śledzenie eksperymentów, testowanie, dokumentacja
Stanowisko liderskie — wymaga zarówno doświadczenia technicznego jak i umiejętności zarządzania.
Osoba z dokładnie 6-letnim doświadczeniem w data science, z pierwszymi doświadczeniami w prowadzeniu małych zespołów, mocna w Pythonie i ML, ale może mieć mniejszą różnorodność platformową i krótszy staż w konsultingu.
Nie dla juniorów ani mid-level data scientistów (poniżej 6 lat) – wymagane jest udokumentowane doświadczenie w produkcji i prowadzeniu innych. Również nie dla osób, które nie chcą pracować w biurze (Katowice, tryb stacjonarny) ani dla tych, którzy unikają kontaktu z klientem.
- ?Ile osób liczy zespół data science, którym będę kierować?
- ?Czy projekty są długoterminowe dla jednego klienta, czy rotacyjne?
- ?Jak wygląda ścieżka rozwoju dla Tech Leada w Sii?
- ?Czy są przewidziane dyżury on-call lub praca w weekendy?
- ?Jaki jest budżet szkoleniowy i czy są konferencje?
- ?Czy w ogłoszeniu wspomniano 'remote work' – czy możliwa jest praca zdalna mimo oznaczenia 'office'?
- ?Jakie są konkretne projekty, nad którymi obecnie pracuje zespół?
- −Wielkość zespołu
- −Szczegółowy proces rekrutacyjny (czy jest zadanie techniczne, live coding?)
- −Informacja o dyżurach on-call
- −Budżet szkoleniowy
- −Przykłady konkretnych projektów klienckich
Zespół stawia na wysokie standardy inżynieryjne i mentoring, ale też na bliską współpracę z klientem. Praca wymaga samodzielności i umiejętności obrony swoich decyzji.
4 etapy: (1) wyślij CV, (2) rozmowa o oczekiwaniach, (3) poznanie projektów i wybór najlepszego, (4) rozpoczęcie współpracy. Brak szczegółów technicznych (np. zadanie domowe, live coding).