Senior Data Scientist
7N
Pracujesz nad modelami ML dla systemów reklamowych w e-commerce – głównie modele predykcyjne CTR/CVR/RoAS działające w produkcji w niskich opóźnieniach. Będziesz prowadzić projekty ML od problemu biznesowego do wdrożenia, współpracować z zespołami inżynieryjnymi i produktowymi oraz mentorować innych DS-ów. To rola mocno techniczna, wymagająca doświadczenia w PyTorch i GCP.
Brakuje: brak informacji o wielkości zespołu i strukturze projektu, brak opisu procesu rekrutacyjnego (etapy, zadanie domowe).
Pracujesz nad modelami ML dla systemów reklamowych w e-commerce – głównie modele predykcyjne CTR/CVR/RoAS działające w produkcji w niskich opóźnieniach. Będziesz prowadzić projekty ML od problemu biznesowego do wdrożenia, współpracować z zespołami inżynieryjnymi i produktowymi oraz mentorować innych DS-ów. To rola mocno techniczna, wymagająca doświadczenia w PyTorch i GCP.
- ✓Mentoring i rozwój (Consultant Development Program, platforma edukacyjna)
- ✓Praca nad ciekawym problemem ML w e-commerce z realnym wpływem biznesowym
- !Projekt czasowy do końca 2026 roku – niepewność przedłużenia
- !Firma 7N to agencja – relacja z klientem końcowym może być mniej bezpośrednia
- !Brak informacji o wielkości zespołu i strukturze projektu
- •Projektowanie i implementacja modeli Deep Learning w PyTorch
- •Optymalizacja modeli pod kątem niskich opóźnień (latency) i wysokiej przepustowości
- •Praca z dużymi zbiorami danych w SQL i Pandas
- •Wdrażanie modeli na GCP (Vertex AI)
- •Współpraca z zespołem inżynieryjnym nad CI/CD i pipeline'ami ML
- •Analiza danych i feature engineering dla problemów reklamowych
- •Mentoring i code review dla młodszych członków zespołu
- •Raportowanie wyników i metryk biznesowych do stakeholderów
Oferta dla doświadczonych specjalistów (Senior).
Data Scientist z co najmniej 3-4 latami doświadczenia, mocny w Python i PyTorch, z praktyką produkcyjną w ML i znajomością GCP, potrafiący prowadzić projekty i mentorować.
Osoby bez doświadczenia w Deep Learning w produkcji, bez znajomości PyTorch/TensorFlow, lub bez umiejętności pracy w chmurze GCP. Również nie dla osób szukających stricte badawczej roli – to rola inżynierska z wdrożeniami.
- ?Ile osób liczy zespół Data Science po stronie klienta?
- ?Jak wygląda proces wdrażania modeli do produkcji – kto odpowiada za deployment?
- ?Czy istnieje dyżur on-call dla modeli produkcyjnych?
- ?Jaki jest stosunek pracy nad nowymi modelami do utrzymania istniejących?
- ?Jakie narzędzia CI/CD są używane?
- ?Jaka jest kultura pracy w zespole klienta – Agile, Scrum?
- −Brak informacji o wielkości zespołu i strukturze projektu
- −Brak opisu procesu rekrutacyjnego (etapy, zadanie domowe)
- −Brak informacji o systemie ocen i feedbacku
Zespół współpracuje z produktem i inżynierią, kładziony nacisk na mentoring i standardy.
Powyżej mediany rynkowej
Dane z aktywnych ofert zawierających technologię Python. Pełne statystyki zarobków →