Data Scientist
vonRoll Infratec.com
Rola skupia się na budowie i wdrożeniu modeli ML dla platformy IoT w sieciach wodociągowych. Data Scientist będzie odpowiedzialny za projektowanie algorytmów od pomysłu do deploymentu na produkcję, utrzymanie istniejących rozwiązań oraz analizę dużych zbiorów danych. To stanowisko łączy zaawansowaną analitykę z inżynierią danych i wymaga doświadczenia w stosowaniu ML w środowisku produkcyjnym.
Brakuje: nie podano wielkości zespołu data science, brak informacji o stosowanym cloud providerze (aws, gcp, azure).
Rola skupia się na budowie i wdrożeniu modeli ML dla platformy IoT w sieciach wodociągowych. Data Scientist będzie odpowiedzialny za projektowanie algorytmów od pomysłu do deploymentu na produkcję, utrzymanie istniejących rozwiązań oraz analizę dużych zbiorów danych. To stanowisko łączy zaawansowaną analitykę z inżynierią danych i wymaga doświadczenia w stosowaniu ML w środowisku produkcyjnym.
- ✓Budżet szkoleniowy
- ✓Płaska struktura i małe zespoły
- ✓Międzynarodowe projekty
- ✓Ciekawa domena IoT w sieciach wodociągowych
- !Brak informacji o wielkości zespołu Data Science
- !Nie sprecyzowano stosowanego stacku chmurowego ani narzędzi do deployu
- !Brak wzmianki o procesie rekrutacyjnym
- •Projektowanie i implementacja modeli ML (predykcja, systemy rekomendacji)
- •Deployment modeli na produkcję i monitorowanie ich działania
- •Pisanie skalowalnego, testowalnego kodu w Python i Golang
- •Utrzymanie i rozwijanie istniejących algorytmów ML
- •Realizacja projektów big data – zbieranie, zarządzanie i analiza dużych zbiorów
- •Przeprowadzanie ad-hoc analiz danych w odpowiedzi na pytania biznesowe
- •Praca z GIT i Linux na co dzień
- •Współpraca w interdyscyplinarnym, zwinnym zespole
Oferta dla doświadczonych specjalistów (Senior).
Mid-level Data Scientist z solidną znajomością ML, Python i SQL, który ma za sobą przynajmniej jeden projekt produkcyjny z ML i umie korzystać z GIT oraz Linuxa.
Osoby bez doświadczenia w produkcyjnym ML lub nieznające Golanga; juniorzy Data Scientist bez praktyki w data engineering; osoby szukające pracy w pełni zdalnej (oferta zakłada pracę z biura w Krakowie).
- ?Ile osób liczy zespół Data Science i jakie są role w zespole?
- ?Jakie narzędzia chmurowe (AWS, GCP, Azure) i do deployu (Docker, Kubernetes) są używane?
- ?Czy znajomość Golanga jest obligatoryjna, czy można pracować głównie w Pythonie?
- ?Jak wygląda typowy proces wdrożenia modelu – od eksperymentów do produkcji?
- ?Jakie są oczekiwania co do dyżurów produkcyjnych (on-call)?
- ?Jaka jest skala danych (wielkość, częstotliwość)?
- ?Czy istnieje budżet na konferencje i szkolenia poza standardowym budżetem?
- ?Jakie są priorytety na najbliższe 6 miesięcy dla tego zespołu?
- −Nie podano wielkości zespołu Data Science
- −Brak informacji o stosowanym cloud providerze (AWS, GCP, Azure)
- −Nie określono narzędzi do CI/CD ani konteneryzacji
- −Brak opisu procesu rekrutacyjnego
- −Nie sprecyzowano formatu pracy (choć tryb office, brak info o elastyczności)
Zespół pracuje w sposób płaski i zwinny, z codzienną współpracą, współdzieleniem odpowiedzialności i otwartością na wyzwania. Kładzie się nacisk na wspólne rozwiązywanie problemów.
Poniżej mediany rynkowej
Dane z aktywnych ofert zawierających technologię Python. Pełne statystyki zarobków →