Senior Data Scientist / ML Engineer
Addepto
Jako Senior Data Scientist / ML Engineer w Addepto będziesz członkiem zespołu konsultingowego specjalizującego się w AI. Twoja rola łączy budowę i wdrażanie modeli ML (w tym LLM) z bezpośrednią współpracą z klientami z sektora enterprise. Będziesz pracować nad zróżnicowanymi projektami – od optymalizacji operacji lotniskowych po systemy rekomendacyjne oparte na LLM. To stanowisko wymaga zarówno głębokiej wiedzy technicznej (Python, chmura, MLOps), jak i umiejętności komunikacyjnych i konsultingowych.
Brakuje: nie podano szczegółów procesu rekrutacyjnego, brak informacji o wielkości zespołów projektowych.
Jako Senior Data Scientist / ML Engineer w Addepto będziesz członkiem zespołu konsultingowego specjalizującego się w AI. Twoja rola łączy budowę i wdrażanie modeli ML (w tym LLM) z bezpośrednią współpracą z klientami z sektora enterprise. Będziesz pracować nad zróżnicowanymi projektami – od optymalizacji operacji lotniskowych po systemy rekomendacyjne oparte na LLM. To stanowisko wymaga zarówno głębokiej wiedzy technicznej (Python, chmura, MLOps), jak i umiejętności komunikacyjnych i konsultingowych.
- ✓20 dni płatnego urlopu na B2B
- ✓Budżet szkoleniowy i konferencyjny (w tym partnerstwo z Databricks)
- ✓Praca z najnowszymi technologiami AI (LLM, GenAI)
- ✓Międzynarodowe projekty u prestiżowych klientów
- ✓Autonomiczna kultura i płaska struktura
- ✓Możliwość budowania personal brandu (blog, konferencje)
- !Brak informacji o liczbie projektów równoległych i rotacji
- !Nieokreślona wielkość zespołu projektowego
- !Konsulting może wiązać się z presją czasu i zmiennymi wymaganiami klientów
- •Projektowanie i implementacja modeli uczenia maszynowego (predykcyjne, optymalizacyjne, NLP, GenAI) od koncepcji do produkcji
- •Wdrażanie rozwiązań AI w chmurze (AWS/Azure) z wykorzystaniem konteneryzacji (Docker, Kubernetes) i CI/CD
- •Praca z dużymi modelami językowymi (LLM) – RAG, prompt engineering, multimodalne embeddingi, AI agents
- •Budowa i zarządzanie pipeline'ami danych (ETL) w Snowflake, Databricks lub MongoDB
- •Bezpośrednia komunikacja z klientami – zbieranie wymagań, prezentacja wyników, tłumaczenie problemów biznesowych na zadania data science
- •Udział w ceremonii Agile/Scrum (planowanie, daily, retrospektywy) i zarządzanie własnymi zadaniami
- •Mentoring młodszych członków zespołu i udział w inicjatywach knowledge-sharing
- •Badanie i selekcja nowych narzędzi i technologii AI pod kątem wymagań projektowych
Oferta dla doświadczonych specjalistów (Senior).
Data Scientist / ML Engineer z 5-letnim doświadczeniem komercyjnym, solidną znajomością Pythona i ML, podstawową znajomością chmury (AWS lub Azure) oraz LLM. Potrafi komunikować się po angielsku na poziomie C1 i ma za sobą przynajmniej jeden projekt z bezpośrednim kontaktem z klientem.
Juniorzy bez 5 lat doświadczenia; osoby szukające wyłącznie pracy produktowej (bez klientów); kandydaci niekomunikatywni lub z barierą językową; osoby nastawione wyłącznie na research bez wdrożeń produkcyjnych.
- ?Ile projektów będę prowadzić jednocześnie?
- ?Jak wygląda typowa wielkość zespołu projektowego?
- ?Czy istnieje możliwość pracy nad własnym produktem ContextClue?
- ?Jak często zmieniają się projekty i klienci?
- ?Czy są przewidziane podróże służbowe do klientów?
- ?Jakie są ścieżki awansu w strukturze konsultingowej?
- ?Czy istnieje budżet na certyfikacje chmurowe (AWS/Azure)?
- −Nie podano szczegółów procesu rekrutacyjnego
- −Brak informacji o wielkości zespołów projektowych
- −Nie wiadomo, czy praca wiąże się z dyżurami on-call
- −Opis benefitów jest ogólnikowy – brak konkretów dotyczących np. budżetu szkoleniowego
Zespół składa się z pasjonatów AI i Big Data, panuje kultura wsparcia i dzielenia się wiedzą. Firma promuje autonomię i płaską strukturę, co sprzyja inicjatywie i rozwojowi.
Poniżej mediany rynkowej
≈ 115,0–150,0 zł/h
Dane z aktywnych ofert zawierających technologię Python. Pełne statystyki zarobków →