Pomiń do treści
Logo firmy Aplitt

Specjalistka/Specjalista Data Science

Aplitt

Oferta w skrócie
Widełki nieujawnione
🏠ZdalnieTryb pracy
📄Umowa o pracęKontrakt
⏱️Mid · 2+ latDoświadczenie
LokalizacjaGdańsk
Źródło
Aktywna
Opublikowano8 czerwca 2026
Ostatnio sprawdzono8 czerwca 2026
Wygasa za91 dni
Werdykt JobHunt

Rola Data Scientist w firmie dostarczającej usługi IT dla biznesu. Kandydat będzie budował i wdrażał modele predykcyjne, przygotowywał dane, pisał złożone zapytania SQL oraz współpracował z biznesem w celu definiowania problemów i prezentowania wyników. Firma podkreśla ludzkie podejście i długoterminowe relacje z pracownikami.

Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji.

Brakuje: brak informacji o konkretnych narzędziach do zarządzania projektami (poza git)., nie podano informacji o wielkości zespołu, z którym będzie współpracował kandydat (poza ogólnym stwierdzeniem, że zespół data science liczy 9 osób)..

🛠 Wymagane technologie
Dane źródłowe
AI Insights
Czym naprawdę jest ta rola?Data Scientist

Rola Data Scientist w firmie dostarczającej usługi IT dla biznesu. Kandydat będzie budował i wdrażał modele predykcyjne, przygotowywał dane, pisał złożone zapytania SQL oraz współpracował z biznesem w celu definiowania problemów i prezentowania wyników. Firma podkreśla ludzkie podejście i długoterminowe relacje z pracownikami.

Plusy
  • 100% zdalny tryb pracy po okresie wdrożeniowym
  • Długi średni czas pracy w firmie (8 lat) sugeruje stabilne środowisko
  • 26 dni płatnych 'wakacji' w modelu B2B
  • Budżet szkoleniowy w formie platformy eTutor do nauki języków
  • Cykliczne imprezy integracyjne i spotkania świąteczne
  • Brak klimatu korporacji, wszyscy mówią sobie po imieniu
  • Autonomia techniczna i realny wpływ na dobór podejścia i narzędzi
Na co uważać
  • !Pierwsze 3 miesiące onboardingu i wdrożenia wymagają obecności w biurze w Gdańsku, mimo że oferta jest 100% zdalna po tym okresie.
  • ?Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji
Codzienna praca
  • Budowanie i wdrażanie modeli predykcyjnych (klasyfikacja, regresja, klasteryzacja)
  • Eksploracja i przygotowywanie danych – EDA, czyszczenie, feature engineering
  • Pisanie złożonych zapytań SQL i funkcji bazodanowych na potrzeby analiz i pipeline’ów
  • Walidacja danych i monitorowanie ich jakości w czasie
  • Projektowanie i implementacja modeli optymalizacyjnych (np. optymalizacja tras dostaw)
  • Współpraca z biznesem przy definiowaniu problemów, zbieraniu wymagań i prezentowaniu wyników
  • Korzystanie z narzędzi AI (Claude, ChatGPT) jako wsparcie przy rozwiązywaniu problemów, pisaniu kodu i debugowaniu
Więcej o ofercie
Dla kogo jest ta oferta
Profil idealny

Oferta skierowana do developerów z doświadczeniem komercyjnym (Mid).

Minimum sensowne

Osoba z minimum 2-letnim doświadczeniem na podobnym stanowisku, z dobrą znajomością SQL i Pythona, potrafiąca samodzielnie definiować problemy i współpracować z biznesem. Kluczowa jest umiejętność budowania modeli ML i przygotowywania danych.

Raczej nie dla

Oferta nie jest dla osób bez doświadczenia w Data Science lub pokrewnych dziedzinach, a także dla tych, którzy nie posiadają silnych umiejętności analitycznych i komunikacyjnych w zakresie współpracy z biznesem. Kandydaci bez znajomości SQL i Pythona również nie będą pasować.

Ocena dopasowania
Junior2/5
Mid4/5
Senior3/5
Hands-on5/5
Architekt1/5
Remote5/5
Enterprise3/5
Pytania do rekrutera
  • ?Jak wygląda proces onboardingu w Gdańsku i jakie są oczekiwania podczas tych pierwszych 3 miesięcy?
  • ?Czy istnieją konkretne projekty, nad którymi kandydat będzie pracował od razu, czy jest to bardziej rotacja między projektami?
  • ?Jakie są możliwości rozwoju zawodowego i budżet szkoleniowy poza platformą eTutor?
  • ?Jak wygląda proces walidacji danych i monitorowania ich jakości w praktyce?
  • ?Czy są plany rozwoju w kierunku bardziej zaawansowanych technologii AI/ML lub chmury w przyszłości?
  • ?Jak często odbywają się spotkania z biznesem i jak wygląda ich struktura?
Brakujące informacje
  • Brak informacji o konkretnych narzędziach do zarządzania projektami (poza Git).
  • Nie podano informacji o wielkości zespołu, z którym będzie współpracował kandydat (poza ogólnym stwierdzeniem, że zespół Data Science liczy 9 osób).
Zespół

Zespół Data Science liczy 9 osób, realizuje projekty dla różnych sektorów, pracuje blisko klienta. Kierownik Darek stawia na autonomię, partnerstwo, otwartą komunikację i wspólne podejmowanie decyzji. W zespole panuje atmosfera otwartości, szacunku dla różnorodności, współpracy i odwagi w dzieleniu się pomysłami.

Rekrutacja

1. Zdalna rozmowa. 2. Jeden etap rekrutacji. Odpowiedź po spotkaniu, maksymalnie w 2 tygodnie.

🔗Podobne oferty