Pomiń do treści
Logo firmy emagine

Data Scientist FR x2

emagine

Oferta w skrócie
Widełki nieujawnione
🔀HybrydowaTryb pracy
📄OtherKontrakt
⏱️Senior · 5+ latDoświadczenie
LokalizacjaParis
Źródło
Aktywna
Opublikowano10 czerwca 2026
Ostatnio sprawdzono10 czerwca 2026
Wygasa za79 dni
Werdykt JobHunt

Rola polega na pracy w zespole AI & Data w firmie konsultingowej emagine, działającej dla globalnego klienta bankowego. Jako Senior Python Data Scientist będziesz projektować i wdrażać produkty danych AI/ML w platformach finansowych, od integracji danych po modelowanie, wdrożenie i monitoring w wysoce regulowanym środowisku. To rola end-to-end z naciskiem na skalowalność i produkcję, wymagająca współpracy z inżynierami danych, AI, product ownerami i interesariuszami biznesowymi.

Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji.

Brakuje: nie podano liczby dni pracy z biura (hybrid), brak opisu procesu rekrutacyjnego.

🛠 Wymagane technologie
Dane źródłowe
automationData ManagementMicrosoft PlatformMachine Learning (ML)dashboardGovernancetransformationArtificial Intelligence (AI)PythonSecurity
AI Insights
Czym naprawdę jest ta rola?Senior Data Scientist

Rola polega na pracy w zespole AI & Data w firmie konsultingowej emagine, działającej dla globalnego klienta bankowego. Jako Senior Python Data Scientist będziesz projektować i wdrażać produkty danych AI/ML w platformach finansowych, od integracji danych po modelowanie, wdrożenie i monitoring w wysoce regulowanym środowisku. To rola end-to-end z naciskiem na skalowalność i produkcję, wymagająca współpracy z inżynierami danych, AI, product ownerami i interesariuszami biznesowymi.

Plusy
  • Autonomia w podejmowaniu decyzji i ownership nad projektami (wspomniane w ogłoszeniu)
  • Mentoring i rozwój – możliwość prowadzenia juniorów
  • Praca nad najnowszymi technologiami AI (GenAI, LLM, RAG) w regulowanym środowisku finansowym
Na co uważać
  • !Brak informacji o liczbie dni hybrydowych w Paryżu
  • !Brak opisu procesu rekrutacyjnego
  • !Rola konsultingowa – praca u klienta bankowego, co może wiązać się z rotacją projektów
  • !Ogólnikowy opis kultury firmy – brak konkretów dotyczących zespołu i zarządzania
  • ?Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji
Codzienna praca
  • Projektowanie i rozwój skalowalnych pipeline'ów danych w Python do finansowej ingesti, transformacji i analizy
  • Budowa i wdrażanie modeli ML do generowania predykcji i poprawy inteligencji platformy
  • Prowadzenie pełnego cyklu życia modeli (MLOps): eksperymenty, walidacja, wdrożenie, monitoring
  • Rozwój rozwiązań AI z użyciem NLP i generatywnego AI (LLM, RAG pipelines)
  • Implementacja frameworków jakości danych, walidacji i zarządzania zgodnie z regulacjami i standardami bezpieczeństwa
  • Projektowanie i budowa dashboardów analitycznych i narzędzi monitorujących do śledzenia wydajności modeli i stanu danych
  • Współpraca z międzynarodowymi zespołami: data engineering, product, biznes, w celu dostarczenia skalowalnych rozwiązań AI
  • Przekładanie złożonych wyników analitycznych na jasne, użyteczne rekomendacje dla starszych interesariuszy
Więcej o ofercie
Dla kogo jest ta oferta
Profil idealny

Oferta dla doświadczonych specjalistów (Senior).

Minimum sensowne

Data scientist z mocnym Pythonem i praktyką w budowaniu pipeline'ów i modeli ML, ale bez głębokiego doświadczenia w finansach lub zaawansowanego MLOps. Kandydat musi wykazać się umiejętnością wdrażania modeli w środowisku produkcyjnym i rozumieniem governance danych.

Raczej nie dla

Nie dla juniorów ani midów bez doświadczenia w produkcyjnym wdrażaniu modeli i pipeline'ów danych. Rola wymaga samodzielności i znajomości regulowanego środowiska, co wyklucza osoby bez styczności z takimi wymogami.

Ocena dopasowania
Junior1/5
Mid2/5
Senior5/5
Hands-on5/5
Architekt2/5
Remote2/5
Enterprise4/5
Pytania do rekrutera
  • ?Ile dni w biurze w Paryżu jest wymaganych w modelu hybrydowym?
  • ?Ile osób liczy zespół AI & Data, w którym będę pracować?
  • ?Czy istnieje konkretny projekt bankowy, do którego jestem przypisany, czy rotacja?
  • ?Jak wygląda proces rekrutacyjny – ile etapów, czy jest zadanie domowe?
  • ?Czy klient zapewnia dostęp do danych finansowych, czy trzeba pracować na syntetycznych?
  • ?Jaki jest poziom wsparcia ze strony emagine w zakresie onboardingu i narzędzi?
  • ?Czy wiąże się to z dyżurami on-call lub pracą po godzinach przy wdrożeniach?
  • ?Jakie są perspektywy rozwoju – czy są ścieżki do roli leada lub architekta?
Brakujące informacje
  • Nie podano liczby dni pracy z biura (hybrid)
  • Brak opisu procesu rekrutacyjnego
  • Nie wiadomo, czy praca dotyczy jednego konkretnego projektu bankowego czy rotacji
  • Nie podano wielkości zespołu ani liczby data scientistów w projekcie
  • Brak informacji o ewentualnych on-call lub godzinach nadliczbowych
Zespół

Kultura oparta na wartościach: Confident, Dedicated, Responsible, Genuine. Firma kładzie nacisk na różnorodność, współpracę, wellbeing i rozwój. Praca w międzynarodowym zespole, z autonomią i transparentnym zarządzaniem karierą.

🔗Podobne oferty