Data Scientist / Advanced Analytics (ML/AI)
B2Bnetwork
Rola polega na wykorzystaniu uczenia maszynowego i analityki predykcyjnej do zapobiegania incydentom IT, skracania czasu ich rozwiązywania oraz automatyzacji raportowania. Pracujesz w zespole Data Scientistów, Data Engineerów i BI, tworząc modele ML i dashboardy Power BI, które poprawiają stabilność systemów IT. To stanowisko łączy aspekty inżynierii danych, ML i analizy biznesowej w domenie IT.
Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji.
Brakuje: brak informacji o platformie chmurowej (aws/azure/gcp), brak opisu stosu mlops (mlflow, airflow, docker, kubernetes).
Rola polega na wykorzystaniu uczenia maszynowego i analityki predykcyjnej do zapobiegania incydentom IT, skracania czasu ich rozwiązywania oraz automatyzacji raportowania. Pracujesz w zespole Data Scientistów, Data Engineerów i BI, tworząc modele ML i dashboardy Power BI, które poprawiają stabilność systemów IT. To stanowisko łączy aspekty inżynierii danych, ML i analizy biznesowej w domenie IT.
- ✓Praca w zespole Data Scientistów, Data Engineerów i BI – wymiana wiedzy
- ✓Możliwość wykorzystania GenAI w automatyzacji
- ✓Rola w stabilnej firmie średniej wielkości (101-500)
- ✓Jasno określony proces rekrutacyjny: 2 etapy
- !Model hybrydowy: 3 dni w biurze – może być sztywny
- !Proces rekrutacyjny zawiera zadanie praktyczne bez określenia czasu trwania
- !Brak informacji o stacku MLOps i wdrożeniu modeli
- !Wspomniane Scrum/SAFe – możliwe dużo spotkań
- ?Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji
- •Budowanie i utrzymywanie modeli ML do predykcji incydentów IT
- •Tworzenie zaawansowanych raportów i dashboardów w Power BI (z DAX)
- •Automatyzacja procesów raportowania z wykorzystaniem narzędzi AI/GenAI
- •Analiza danych w celu identyfikacji przyczyn źródłowych problemów
- •Pisanie kodu w Pythonie do analizy danych i modelowania
- •Praca z SQL do eksploracji i agregacji danych
- •Współpraca z interesariuszami biznesowymi i technicznymi
- •Udział w spotkaniach Agile (Scrum/SAFe)
Oferta dla doświadczonych specjalistów (Senior).
Data Scientist z co najmniej 2-3 letnim doświadczeniem, biegły w Python, ML i SQL, potrafiący tworzyć dashboardy w Power BI. Mile widziana znajomość analizy danych IT.
Juniorzy bez udokumentowanego doświadczenia w ML i Power BI. Osoby szukające wyłącznie pracy w pełni zdalnej (wymagana częsta obecność w biurze).
- ?Ile osób liczy zespół Data Science i jak są podzielone role?
- ?Jakie modele ML są używane (rodzaje algorytmów, frameworki)?
- ?W jaki sposób GenAI jest wykorzystywane w automatyzacji raportowania?
- ?Czy modele są wdrażane produkcyjnie? Jeśli tak, w jakiej infrastrukturze?
- ?Jak wygląda proces zarządzania danymi – czy jest data lake/data warehouse?
- ?Jaka jest oczekiwana skala danych i częstotliwość retrainingu modeli?
- ?Czy występuje dyżur on-call lub praca w weekendy?
- −Brak informacji o platformie chmurowej (AWS/Azure/GCP)
- −Brak opisu stosu MLOps (mlflow, airflow, docker, kubernetes)
- −Nie podano zakresu odpowiedzialności za deployment modeli
- −Brak danych o liczbie Data Scientistów w zespole
- −Nie określono budżetu szkoleniowego ani konferencji
Zespół Data Scientistów, Data Engineerów i BI, działający w metodyce Agile (Scrum/SAFe). Współpraca z interesariuszami biznesowymi i technicznymi, nacisk na stabilność systemów IT.
Etap 1: rozmowa + zadanie praktyczne. Etap 2: rozmowa techniczna z ekspertem Data Science.