Data Scientist
Infinite Services
Rola polega na tworzeniu modeli ML do optymalizacji procesów przemysłowych (np. cement, asfalt) i analizie danych czasowych z sensorów. Będziesz budować pipeline'y danych, tworzyć dashboardy w Streamlit/Dash i współpracować z inżynierami, by przełożyć problemy biznesowe na rozwiązania analityczne. To typowa rola Data Scientist z silnym naciskiem na wdrożenia produkcyjne i sustainability.
Brakuje: nie podano konkretnego klienta ani branży (np. cement, asfalt), brak informacji o wielkości zespołu i liczbie projektów.
Rola polega na tworzeniu modeli ML do optymalizacji procesów przemysłowych (np. cement, asfalt) i analizie danych czasowych z sensorów. Będziesz budować pipeline'y danych, tworzyć dashboardy w Streamlit/Dash i współpracować z inżynierami, by przełożyć problemy biznesowe na rozwiązania analityczne. To typowa rola Data Scientist z silnym naciskiem na wdrożenia produkcyjne i sustainability.
- ✓Budżet na certyfikacje i szkolenia
- ✓Prosty i transparentny proces rekrutacyjny (3 etapy)
- ✓Środowisko wspierające dzielenie się wiedzą z seniorami
- ✓Możliwość pracy nad międzynarodowymi projektami dla globalnych liderów
- !Brak informacji o konkretnym kliencie lub projekcie – rola może być u klienta zewnętrznego
- !Nie podano wielkości zespołu ani liczby projektów jednocześnie
- !Opis łączy obowiązki Data Scientist i Data Engineer, co może rozmyć zakres odpowiedzialności
- •Rozwijanie i wdrażanie modeli ML do optymalizacji procesów przemysłowych
- •Analiza danych czasowych i sensorów w poszukiwaniu wzorców i anomalii
- •Budowa pipeline'ów ETL/ELT do przetwarzania danych i feature engineeringu
- •Tworzenie interaktywnych dashboardów i wizualizacji w Streamlit lub Dash
- •Monitorowanie wydajności modeli w produkcji (drift, jakość danych)
- •Współpraca z zespołami inżynieryjnymi i operacyjnymi przy definiowaniu wymagań
- •Prezentacja wniosków i rekomendacji interesariuszom technicznym i nietechnicznym
Oferta dla doświadczonych specjalistów (Senior).
Mid-level Data Scientist z 3+ latami doświadczenia w modelowaniu i Pythonie, znający podstawy chmur i ETL, chętny do nauki specyfiki przemysłowej. Osoba, która radzi sobie z analizą danych i komunikacją wyników.
Nie dla juniorów bez praktycznego doświadczenia w ML ani dla osób szukających czysto badawczej roli bez wdrożeń produkcyjnych. Rola wymaga samodzielności i gotowości do pracy z dużymi, złożonymi danymi.
- ?Czy pracujecie bezpośrednio dla klienta końcowego, czy jako podwykonawca?
- ?Ile osób liczy zespół Data Science i jaki jest podział na role (DS vs DE)?
- ?Jakie konkretnie narzędzia MLOps są używane do deployowania modeli?
- ?Czy rola wymaga dyżurów on-call lub pracy w weekendy?
- ?Jaki jest stosunek pracy nad nowymi modelami do utrzymania istniejących?
- ?Jak wygląda dostęp do danych przemysłowych – czy są już przygotowane czy trzeba je pozyskać?
- ?Czy projekt jest greenfield czy rozwijacie istniejącą platformę?
- −Nie podano konkretnego klienta ani branży (np. cement, asfalt)
- −Brak informacji o wielkości zespołu i liczbie projektów
- −Nie określono narzędzi MLOps ani CI/CD
- −Brak wzmianki o on-call lub godzinach pracy
Zespół złożony głównie z seniorów, nastawiony na dzielenie się wiedzą i innowacje. Kultura wspierająca i elastyczna, z naciskiem na jakość i work-life balance.
1. Krótka rozmowa HR – poznanie kandydata. 2. Spotkanie techniczne z Managerem lub Architektem. 3. Informacja zwrotna i kolejne kroki.
Powyżej mediany rynkowej
Dane z aktywnych ofert zawierających technologię Python. Pełne statystyki zarobków →