Pomiń do treści
Logo firmy Sii

Data Scientist with ML (f/m/x)

Sii

Oferta w skrócie
Widełki nieujawnione
🔀HybrydowaTryb pracy
📄B2BKontrakt
⏱️Senior · 5+ latDoświadczenie
LokalizacjaWarszawa
Dostępne na 2 portalach
Aktywna
Opublikowano25 czerwca 2026
Ostatnio sprawdzono25 czerwca 2026
Wygasa za25 dni
Werdykt JobHunt

Rola skupia się na budowaniu modeli predykcyjnych (churn, propensity, segmentacja, CLV) dla globalnej firmy tytoniowej. Praca w nowo utworzonym zespole analitycznym, który kształtuje strategię konsumencką i marketingową. Wymagana jest ścisła współpraca z biznesem – tłumaczenie wyników modeli na rekomendacje i prezentacje dla nietechnicznych interesariuszy. To rola aplikacyjna, nie badawcza: modele mają realnie wpływać na decyzje marketingowe.

Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji.

Brakuje: nie podano wielkości zespołu, brak informacji o procesie rekrutacyjnym (liczba etapów, zadanie domowe itp.).

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

Rola skupia się na budowaniu modeli predykcyjnych (churn, propensity, segmentacja, CLV) dla globalnej firmy tytoniowej. Praca w nowo utworzonym zespole analitycznym, który kształtuje strategię konsumencką i marketingową. Wymagana jest ścisła współpraca z biznesem – tłumaczenie wyników modeli na rekomendacje i prezentacje dla nietechnicznych interesariuszy. To rola aplikacyjna, nie badawcza: modele mają realnie wpływać na decyzje marketingowe.

Plusy
  • Nowo utworzony zespół – możliwość wpływania na strategię analityczną
  • Bardzo aplikacyjna rola – modele mają realny wpływ na decyzje marketingowe i wyniki biznesowe
  • Szeroka odpowiedzialność – od modelowania po prezentację wyników
Na co uważać
  • Branża tytoniowa – może budzić wątpliwości etyczne u niektórych kandydatów
  • Firma outsourcingowa (Sii) – możliwa rotacja projektów lub praca u klienta, która może nie być długoterminowa
  • !Nie podano konkretnych dni hybrydowych w tygodniu
  • !Brak informacji o narzędziach wizualizacyjnych (np. Tableau, Power BI) – czy są używane?
  • !Nie sprecyzowano procesu wdrażania modeli do produkcji (czy jest MLOps?)
  • !Brak opisu zespołu (wielkość, struktura)
  • ?Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji
Codzienna praca
  • Budowanie i optymalizacja modeli predykcyjnych (churn, propensity, segmentacja, LTV)
  • Analiza danych konsumenckich i marketingowych z wielu źródeł
  • Modelowanie ścieżek klienta z użyciem AI/ML
  • Współpraca z zespołami marketingowymi i produktowymi przy definiowaniu priorytetów analitycznych
  • Przygotowywanie prezentacji, raportów i wizualizacji dla nietechnicznych interesariuszy
  • Monitorowanie wydajności modeli i mierzenie wpływu biznesowego na KPI marketingowe i P&L
  • Identyfikacja nowych możliwości wzrostu opartych na danych
Więcej o ofercie
Dla kogo jest ta oferta
Profil idealny

Oferta dla doświadczonych specjalistów (Senior).

Minimum sensowne

Data Scientist z co najmniej 5-letnim doświadczeniem w budowie modeli, silnym SQL i Pythonem, który miał styczność z ETL i dużymi danymi. Może mieć mniejsze doświadczenie w konkretnej domenie marketingowej, ale powinien rozumieć kontekst biznesowy.

Raczej nie dla

Osoby z mniej niż 5 latami doświadczenia jako Data Scientist, lub preferujące prace czysto badawcze bez kontaktu z biznesem. Rola wymaga praktycznego podejścia i umiejętności prezentacji wyników.

Ocena dopasowania
Junior1/5
Mid3/5
Senior5/5
Hands-on5/5
Architekt2/5
Remote3/5
Enterprise4/5
Pytania do rekrutera
  • ?Ile osób liczy zespół analityczny i jakie są role w zespole?
  • ?Jak wygląda proces wdrażania modeli do produkcji – czy jest MLOps/inżynier ds. danych wspierający?
  • ?Jakie narzędzia do wizualizacji danych są używane?
  • ?Jak mierzony jest wpływ modeli na KPI marketingowe – czy są konkretne cele?
  • ?Czy istnieje możliwość pracy zdalnej w pełnym wymiarze, czy określona liczba dni w biurze jest wymagana?
  • ?Jaki jest plan rozwoju dla tej roli – czy istnieje ścieżka kariery w ramach zespołu?
  • ?Czy praca jest dedykowana jednemu klientowi/tematowi, czy możliwe są zmiany projektów?
Brakujące informacje
  • Nie podano wielkości zespołu
  • Brak informacji o procesie rekrutacyjnym (liczba etapów, zadanie domowe itp.)
  • Nie wiadomo, czy praca jest stricte u klienta (firma tytoniowa) czy w biurze Sii
  • Brak informacji o dostępnych benefitych (poza standardowymi dla B2B)
Zespół

Nowo utworzony zespół, duży wpływ na strategię, współpraca z marketingiem i produktem, międzynarodowe środowisko.

🔗Podobne oferty