Senior Data Scientist (Advanced Analytics)
SoftServe
Rola polega na projektowaniu i wdrażaniu klasycznych rozwiązań ML (prognozowanie szeregów czasowych, modelowanie predykcyjne, optymalizacja) dla klientów SoftServe w ramach Center of Excellence. Będziesz pracować głównie z danymi tabelarycznymi i czasowymi, budować pipeline'y od inżynierii cech po deploy na chmurze. To rola w konsultingu – wymaga kontaktu z klientem i tłumaczenia problemów biznesowych na rozwiązania ML. Mimo wzmianki o GenAI, rdzeń to statystyka, optymalizacja i solidne inżynierstwo ML.
Brakuje: nie podano szczegółów procesu rekrutacyjnego (etapy, zadanie domowe), brak informacji o wielkości zespołu na projektach.
Rola polega na projektowaniu i wdrażaniu klasycznych rozwiązań ML (prognozowanie szeregów czasowych, modelowanie predykcyjne, optymalizacja) dla klientów SoftServe w ramach Center of Excellence. Będziesz pracować głównie z danymi tabelarycznymi i czasowymi, budować pipeline'y od inżynierii cech po deploy na chmurze. To rola w konsultingu – wymaga kontaktu z klientem i tłumaczenia problemów biznesowych na rozwiązania ML. Mimo wzmianki o GenAI, rdzeń to statystyka, optymalizacja i solidne inżynierstwo ML.
- ✓Dostęp do dużego Centrum Doskonałości (170+ ekspertów) – możliwość wymiany wiedzy
- ✓Różnorodność projektów – od prognozowania po optymalizację i potencjalnie GenAI
- ✓Praca w pełni zdalna z elastycznością
- !Rola konsultingowa – projekty mogą się zmieniać, a zakres obowiązków zależeć od klienta
- !Wzmianka o 'okazji do eksploracji GenAI' może być myląca – rdzeń to klasyczny ML
- !Nie określono procesu rekrutacyjnego
- •Projektowanie i trenowanie modeli prognozowania szeregów czasowych (ARIMA, Prophet, XGBoost)
- •Budowa end-to-end pipeline'ów ML: od pozyskania danych po deployment na AWS/GCP/Azure
- •Współpraca z klientami i ekspertami dziedzinowymi w celu zdefiniowania problemów optymalizacyjnych
- •Implementacja rozwiązań optymalizacyjnych (OR-Tools, PuLP) dla zadań harmonogramowania i alokacji zasobów
- •Przeprowadzanie analiz statystycznych i testowania hipotez na danych strukturalnych
- •Utrzymywanie modeli w produkcji: monitoring, retraining, ewaluacja wydajności
- •Dokumentacja i prezentacja wyników zarówno dla zespołów technicznych, jak i interesariuszy nietechnicznych
Oferta dla doświadczonych specjalistów (Senior).
Data Scientist z co najmniej 2-3 latami doświadczenia w klasycznym ML, dobrymi podstawami statystyki i znajomością chmur. Osoba po studiach ścisłych (magister), która potrafi samodzielnie budować pipeline'y i komunikować wyniki.
Nie dla osób szukających pracy z deep learningiem, NLP lub wizją komputerową. Nie dla juniorów bez doświadczenia w deployment ML i optymalizacji. Nie dla osób unikających kontaktu z klientem i pracy w modelu konsultingowym.
- ?Ile osób liczy zespół projektowy, z którym będę pracować?
- ?Jacy są typowi klienci – branże i skala problemów?
- ?Czy przewidziane są dyżury on-call lub nienormowany czas pracy?
- ?Jak wygląda proces wdrożenia u klienta – czy są okresy intensywnych podróży?
- ?Czy istnieje możliwość wyboru projektów lub praca nad jednym długoterminowo?
- ?Jakie są oczekiwania co do samodzielności w komunikacji z klientem?
- ?Czy budżet szkoleniowy obejmuje konferencje i certyfikaty?
- −Nie podano szczegółów procesu rekrutacyjnego (etapy, zadanie domowe)
- −Brak informacji o wielkości zespołu na projektach
- −Nie wiadomo, czy praca jest na jednym projekcie, czy rotacyjnie
Płaska struktura i małe zespoły w ramach dużego Centrum Doskonałości – kultura współpracy i wymiany wiedzy między ekspertami.
Na poziomie rynkowym
Dane z aktywnych ofert zawierających technologię Python. Pełne statystyki zarobków →