D2P Data & Analytics Data Scientist - RDT ERP
Roche
Rola to praktycznie Full-Stack AI Developer, a nie klasyczny Data Scientist. Będziesz budować end-to-end aplikacje AI: backend w Python, frontend w JS/TS, integracja LLM-ów, RAG, agentów AI. Pracujesz w małym, szybkim zespole w ramach globalnego działu IT Roche, wspierając procesy procurement i AP. To rola bardzo techniczna, produktowa – nie analityczna.
Brakuje: nie podano liczby osób w zespole, brak opisu procesu rekrutacyjnego.
To rola Full-Stack AI Developera, a nie klasycznego Data Scientista. Faktyczna praca to budowanie aplikacji AI, backend/frontend, integracja LLM-ów, RAG – a nie modelowanie statystyczne czy eksploracja danych.
Rola to praktycznie Full-Stack AI Developer, a nie klasyczny Data Scientist. Będziesz budować end-to-end aplikacje AI: backend w Python, frontend w JS/TS, integracja LLM-ów, RAG, agentów AI. Pracujesz w małym, szybkim zespole w ramach globalnego działu IT Roche, wspierając procesy procurement i AP. To rola bardzo techniczna, produktowa – nie analityczna.
- ✓Mały, szybki zespół z dużą autonomią i poczuciem własności
- ✓Możliwość zakupu akcji firmy (stock purchase)
- ✓Dedykowany budżet szkoleniowy (konferencje, certyfikacje)
- ✓Recharge Fridays (2 dodatkowe wolne piątki na kwartał)
- ✓Program Take Time (do 3 miesięcy urlopu na dowolny cel)
- ✓Subwencja wakacyjna
- ✓Flex Location (możliwość pracy z różnych miejsc na świecie przez pewien czas)
- ✓Płatny urlop na cele charytatywne
- −Rozbieżność między tytułem 'junior' w danych strukturalnych a opisem stanowiska 'Senior' – brak spójności co do poziomu
- −Tytuł 'Data Scientist' nie odzwierciedla rzeczywistej roli (full-stack AI developer)
- !Nie określono konkretnego modelu pracy (zdalna/hybrydowa/stacjonarna) – jedynie 'Flex Location'
- !Nie podano liczby osób w zespole
- !Opis wymagań bardzo szeroki – może wskazywać na startupową atmosferę w dużym korpo, co może być dezorientujące
- •Projektowanie i implementacja aplikacji AI od koncepcji do produkcji
- •Tworzenie backendowych serwisów i API w Python
- •Budowanie responsywnych interfejsów frontendowych w JavaScript/TypeScript
- •Integracja dużych modeli językowych (LLM) w produkty
- •Budowanie i ulepszanie pipeline'ów RAG i workflow'ów promptowych
- •Rozwijanie systemów agentowych AI (AI agents / agentic workflows)
- •Korzystanie z narzędzi AI-assisted coding (np. Claude Code, Cursor) w codziennej pracy
- •Ścisła współpraca z interesariuszami biznesowymi i zespołem produktowym
Oferta odpowiednia dla osób na początku kariery w IT.
Inżynier z co najmniej 3-4 latami doświadczenia w Python i JS/TS, który ma praktyczne projekty z LLM/RAG, zna LangChain, i jest gotowy na samodzielne prowadzenie projektów od A do Z.
Osoby bez doświadczenia w budowaniu aplikacji AI, czysto analityczni Data Scientistowie bez umiejętności full-stack, juniorzy bez solidnych projektów w AI.
- ?Czy to stanowisko jest na poziomie junior, mid czy senior? W danych widnieje junior, ale opis mówi 'Senior IT Data Scientist'.
- ?Ile osób jest w zespole D2P Data & Analytics?
- ?Jaki jest model pracy – zdalny, hybrydowy, stacjonarny? Ile dni w biurze?
- ?Czy faktycznie będę pracować jako Data Scientist, czy raczej jako Full-Stack AI Developer?
- ?Jaki jest proces rekrutacyjny – ile etapów, czy jest zadanie domowe?
- ?Czy są dyżury on-call? Jak wygląda wsparcie produkcyjne?
- ?Jakie są konkretne przykłady projektów, nad którymi pracuje zespół?
- −Nie podano liczby osób w zespole
- −Brak opisu procesu rekrutacyjnego
- −Nie wiadomo czy praca jest zdalna, hybrydowa czy stacjonarna (tylko 'Flex Location')
- −Brak informacji o ewentualnych dyżurach on-call
Mały, szybki zespół o wysokiej autonomii i poczuciu własności – praca startupowa w dużym korpo.
Powyżej mediany rynkowej
≈ 100,0–315,0 zł/h
Dane z aktywnych ofert zawierających technologię JavaScript. Pełne statystyki zarobków →