Pomiń do treści
Logo firmy Neontri

Python Developer (K/M)

Neontri

Oferta w skrócie
15 96021 840PLN / mies.
🔀HybrydowaTryb pracy
📄B2BKontrakt
⏱️Mid · 3+ latDoświadczenie
LokalizacjaWarszawa
Źródło
Aktywna
Opublikowano15 czerwca 2026
Ostatnio sprawdzono15 czerwca 2026
Wygasa za22 dni
Werdykt JobHunt

Rola polega na budowie i rozwoju modeli uczenia maszynowego wspierających sprzedaż w banku, dla klienta zewnętrznego. Praca obejmuje zarówno analizę danych, trenowanie i walidację modeli, jak i ich wdrożenie z użyciem CI/CD i Docker. Projekt trwa 12 miesięcy, zespół kilkuosobowy. Praca hybrydowa w Warszawie lub Poznaniu (2 dni w biurze tygodniowo).

Brakuje: nie podano konkretnego obszaru banku (np. detaliczy, korporacyjny), brak informacji o narzędziach do wersjonowania modeli i eksperymentów.

🛠 Wymagane technologie
Dane źródłowe
AI Insights
Tytuł może mylić

Rola to de facto Data Scientist/ML Engineer – pomimo tytułu Python Developer, głównym zadaniem jest budowa modeli ML i analiza danych, a nie czyste programowanie w Pythonie.

Czym naprawdę jest ta rola?Data Scientist

Rola polega na budowie i rozwoju modeli uczenia maszynowego wspierających sprzedaż w banku, dla klienta zewnętrznego. Praca obejmuje zarówno analizę danych, trenowanie i walidację modeli, jak i ich wdrożenie z użyciem CI/CD i Docker. Projekt trwa 12 miesięcy, zespół kilkuosobowy. Praca hybrydowa w Warszawie lub Poznaniu (2 dni w biurze tygodniowo).

Plusy
  • Budżet szkoleniowy
  • Prywatna opieka medyczna LUX MED
  • Transparentna i partnerska kultura pracy
  • Projekt w stabilnym sektorze bankowym
Na co uważać
  • Outsourcing (bodyleasing) do klienta bankowego – mniejsza stabilność niż bezpośrednie zatrudnienie
  • Projekt tylko na 12 miesięcy – brak gwarancji przedłużenia
  • !Nieokreślona dokładnie wielkość zespołu (tylko 'kilkuosobowy')
  • !Brak informacji o typie modeli ML i konkretnych zadaniach biznesowych
  • !Proces rekrutacyjny jest krótki (2 etapy), co może oznaczać mniejszą weryfikację techniczną
Codzienna praca
  • Przygotowanie i przetwarzanie dużych wolumenów danych z użyciem SQL i Pandas
  • Budowa, trenowanie i walidacja modeli ML w Python (scikit-learn, NumPy)
  • Współpraca z zespołem nad projektowaniem i rozwojem aplikacji ML
  • Konteneryzacja modeli z Docker i automatyzacja deploymentu przez CI/CD
  • Analiza wyników i iteracyjne ulepszanie modeli
  • Udział w spotkaniach technicznych z klientem
Więcej o ofercie
Dla kogo jest ta oferta
Profil idealny

Oferta skierowana do developerów z doświadczeniem komercyjnym (Mid).

Minimum sensowne

Inżynier z około 3-letnim doświadczeniem w ML/DS, który potrafi samodzielnie przygotować dane, zbudować i ocenić model oraz pracować z SQL, ale może mieć mniejsze doświadczenie w produkcji.

Raczej nie dla

Osoby bez doświadczenia w ML/DS (czysty Python developer) lub z mniej niż 3 latami pracy w tej dziedzinie. Rola nie jest dla kogoś szukającego wyłącznie pracy zdalnej – wymagana hybryda 2 dni w tygodniu w biurze.

Ocena dopasowania
Junior1/5
Mid4/5
Senior3/5
Hands-on5/5
Architekt2/5
Remote3/5
Enterprise4/5
Pytania do rekrutera
  • ?Czy modele będą wdrażane w produkcji, a jeśli tak, jakie są wymagania dotyczące MLOps?
  • ?Jaki jest docelowy zakres danych (wielkość, źródła)?
  • ?Jakie są konkretne przykłady modeli, które będą budowane?
  • ?Jaka jest struktura zespołu po stronie klienta i jakie role wchodzą w skład zespołu?
  • ?Czy istnieje możliwość przedłużenia projektu po 12 miesiącach?
  • ?Jakie narzędzia do wersjonowania danych i modeli są używane?
  • ?Czy praca wymaga znajomości dodatkowych narzędzi chmurowych (AWS/GCP/Azure)?
Brakujące informacje
  • Nie podano konkretnego obszaru banku (np. detaliczy, korporacyjny)
  • Brak informacji o narzędziach do wersjonowania modeli i eksperymentów
  • Nie wiadomo, czy rola jest bardziej nastawiona na analitykę czy inżynierię ML
  • Nie określono długoterminowych perspektyw po projekcie
Zespół

Praca w małym, zróżnicowanym pod względem seniority zespole, z naciskiem na transparentność i partnerskie relacje.

Rekrutacja

2 etapy: 1) krótka (ok. 20 min) rozmowa telefoniczna z HR; 2) online tech talk z klientem (ok. 1 godz.) z pytaniami o doświadczenie i wiedzę techniczną.

Wynagrodzenie vs rynekn=58 · Mid · Python · B2B

Na poziomie rynkowym

Ta oferta15 96021 840
Mediana: Mid · Python · B2B16 80021 840

Dane z aktywnych ofert zawierających technologię Python. Pełne statystyki zarobków →

🔗Podobne oferty