Data Scientist
Kyotu Technology
Rola Data Scientist w boutique software house, gdzie pracujesz nad różnorodnymi projektami data-driven – od analiz predykcyjnych po ML i przetwarzanie danych. Pracujesz end-to-end: od eksploracji danych, przez modelowanie, aż po wdrożenie. To raczej konsulting niż produkt – możesz zmieniać projekty i mieć wpływ na wybór narzędzi.
Brakuje: nie podano typowego czasu trwania projektu ani rotacji, brak informacji o tym, czy projekty są dla klientów zewnętrznych czy wewnętrzne.
Rola Data Scientist w boutique software house, gdzie pracujesz nad różnorodnymi projektami data-driven – od analiz predykcyjnych po ML i przetwarzanie danych. Pracujesz end-to-end: od eksploracji danych, przez modelowanie, aż po wdrożenie. To raczej konsulting niż produkt – możesz zmieniać projekty i mieć wpływ na wybór narzędzi.
- ✓100% zdalna praca
- ✓Wpływ na wybór narzędzi i technologii
- ✓Możliwość pracy nad 'greenfield' – kod od zera
- ✓Budżet rozwojowy i wsparcie technicznych liderów
- ✓Przejrzysty proces rekrutacyjny (2 etapy)
- −Oferta to 'talent pool' – brak konkretnego projektu, możliwy przestój na początku współpracy
- !Nie określono typowego czasu trwania projektu
- !Brak informacji o polityce benczu
- !Wielkość zespołu 40 – może to cała firma, nie zespół
- •Budowanie i ewaluacja modeli ML przy użyciu scikit-learn, TensorFlow lub PyTorch
- •Analiza i manipulacja danymi z Pandas i NumPy
- •Wizualizacja danych w Matplotlib, Seaborn, Plotly
- •Praca z bazami danych SQL (PostgreSQL, BigQuery, Snowflake)
- •Współpraca z zespołami produktowymi w Agile – tłumaczenie problemów biznesowych na rozwiązania data
- •Code review i utrzymanie standardów Clean Code
- •Eksploracja i czyszczenie danych pod kątem modeli
- •Przygotowywanie raportów i dashboardów dla interesariuszy
Oferta skierowana do developerów z doświadczeniem komercyjnym (Mid).
Mid Data Scientist z solidnymi 5 latami doświadczenia, znający Python, SQL i ML – gotowy do samodzielnej pracy nad data-driven projektami w Agile.
Osoby z mniej niż 5 latami doświadczenia w Data Science, a także ci, którzy szukają stałego produktu z długoterminową wizją – tu projekty mogą się zmieniać.
- ?Jakie projekty są obecnie w toku? Czy są jakieś konkretne branże?
- ?Czy jako 'talent pool' czeka się na pierwszy projekt? Jeśli tak, jak długo?
- ?Jaka jest polityka dotycząca zmiany projektu?
- ?Ile osób liczy zespół Data Science?
- ?Czy są narzucone ramy czasowe lub KPI dla projektów?
- ?Jak wygląda wsparcie mentora lub tech leada w pierwszych tygodniach?
- ?Czy istnieje możliwość pracy nad własnymi pomysłami (time for development)?
- −Nie podano typowego czasu trwania projektu ani rotacji
- −Brak informacji o tym, czy projekty są dla klientów zewnętrznych czy wewnętrzne
- −Nie wiadomo, czy praca jest na jednym projekcie czy równolegle nad kilkoma
Zespoły są wielofunkcyjne, pracują w Agile i kładą nacisk na jakość kodu (Clean Code, code review). Ceniona jest autonomia i współpraca.
Etap 1: Rozmowa z HR (30 minut). Etap 2: Sprawdzenie techniczne (60 minut). Decyzja po testach.
Powyżej mediany rynkowej
Dane z aktywnych ofert zawierających technologię Python. Pełne statystyki zarobków →