Junior Data Scientist (f/m/n)
InPost
Rola Junior Data Scientist w zespole Forecasting w InPost. Codziennie będziesz analizować dane, tworzyć modele prognozowania wolumenów przesyłek i wspierać decyzje operacyjne. Pracujesz pod okiem seniorów, ucząc się w praktyce. Główny nacisk na czas szeregowy i ML, z użyciem Pythona, SQL i platform chmurowych. To rola dla osoby na początku kariery, z naciskiem na umiejętność myślenia analitycznego.
Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji.
Brakuje: nie podano wielkości zespołu ani liczby modeli w produkcji., brak opisu procesu rekrutacyjnego (etapy, zadania rekrutacyjne)..
Rola Junior Data Scientist w zespole Forecasting w InPost. Codziennie będziesz analizować dane, tworzyć modele prognozowania wolumenów przesyłek i wspierać decyzje operacyjne. Pracujesz pod okiem seniorów, ucząc się w praktyce. Główny nacisk na czas szeregowy i ML, z użyciem Pythona, SQL i platform chmurowych. To rola dla osoby na początku kariery, z naciskiem na umiejętność myślenia analitycznego.
- ✓Remote across Poland – pełna zdalność.
- ✓Dostęp do platform e-learningowych: Data Camp, GoodHabitz, eTutor.
- ✓Wyraźna ścieżka rozwoju od Junior do Senior z realnym mentoringiem.
- ✓Firma notowana na giełdzie (ok. $5B kapitalizacji) – stabilność.
- ✓Praca nad realnymi modelami prognozującymi decyzje na poziomie C-level.
- !Wymóg biegłości w narzędziach LLM-agentycznych może być nietypowy dla juniora i oznaczać specyficzne oczekiwania.
- !Kontrakt B2B (oznaczony jako 'other') – brak informacji o urlopie i stabilności.
- !Nie podano liczby dni urlopu ani budżetu szkoleniowego (poza platformami e-learningowymi).
- ?Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji
- •Przeprowadzanie end-to-end analiz prognostycznych: od przygotowania danych, przez feature engineering, po modelowanie i rekomendacje.
- •Budowa i walidacja modeli szeregów czasowych i ML (regresja, klasyfikacja) z użyciem Scikit-learn.
- •Pisanie czystego kodu w Pythonie (Pandas, NumPy) i udział w code review.
- •Współpraca z data scientistami, inżynierami ML, data engineerami i biznesem w celu dostarczenia prognoz.
- •Utrzymanie modeli w produkcji i wsparcie ich cyklu życia.
- •Tworzenie wizualizacji i raportów (Matplotlib, Plotly) dla interesariuszy.
- •Korzystanie z narzędzi LLM-agentycznych (Claude Code, Cursor) w codziennej pracy programistycznej.
Oferta odpowiednia dla osób na początku kariery w IT.
Świeżo upieczony absolwent (lub w trakcie) kierunku ścisłego z solidną pracą dyplomową lub projektami data science, znający Pythona i SQL, z podstawami ML. Osoba, która ukończyła staż analityczny i chce dalej się uczyć.
Osoby bez żadnego doświadczenia praktycznego w data science (nawet akademickiego) ani znajomości Pythona. Rola wymaga podstaw komercyjnych lub udokumentowanych projektów.
- ?Jak duży jest zespół Forecasting i ilu seniorów/mentorów jest dostępnych?
- ?Jak wygląda typowy proces wdrożenia modelu do produkcji – kto to robi?
- ?Czy są dyżury on-call lub wsparcie modeli produkcyjnych po godzinach?
- ?Jaki jest budżet szkoleniowy (np. konferencje, certyfikaty) poza platformami e-learning?
- ?Jakie są główne wyzwania w obecnych modelach prognozowania?
- ?Czy istnieje możliwość publikacji wyników lub udziału w konferencjach?
- −Nie podano wielkości zespołu ani liczby modeli w produkcji.
- −Brak opisu procesu rekrutacyjnego (etapy, zadania rekrutacyjne).
- −Nie wiadomo, czy praca jest na konkretnym projekcie czy rotacyjnie między rynkami.
- −Brak informacji o ewentualnych dyżurach on-call.
Zespół Forecasting współpracuje z data scientistami, ML engineerami, data engineerami i stakeholderami biznesowymi. Cenią jasną komunikację, czysty kod i ciągłe uczenie się. Atmosfera wspierająca, z mentoringiem seniorów.