Senior AI Data Scientist
Volkswagen Financial Services (Poland)
Rola w wewnętrznym zespole AI (40 osób) w dużej firmie finansowej. Tworzenie skalowalnych produktów data i AI od pomysłu do wdrożenia. Obejmuje tradycyjne modelowanie (regresja, klasyfikacja, clustering), ale także głębokie uczenie, LLM-y i aplikacje oparte na generatywnej AI (copiloty, chatboty). Praca hybrydowa – 3 dni w biurze w Warszawie. Wymagana bardzo dobra znajomość języka polskiego i angielskiego.
Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji.
Brakuje: brak widełek wynagrodzenia, nie podano konkretnych narzędzi ci/cd ani środowiska deweloperskiego.
Rola w wewnętrznym zespole AI (40 osób) w dużej firmie finansowej. Tworzenie skalowalnych produktów data i AI od pomysłu do wdrożenia. Obejmuje tradycyjne modelowanie (regresja, klasyfikacja, clustering), ale także głębokie uczenie, LLM-y i aplikacje oparte na generatywnej AI (copiloty, chatboty). Praca hybrydowa – 3 dni w biurze w Warszawie. Wymagana bardzo dobra znajomość języka polskiego i angielskiego.
- ✓Duży, dedykowany zespół AI (40 osób) – skala i możliwość uczenia się
- ✓Możliwość pracy nad najnowszymi technologiami LLM i GenAI
- ✓Firma oferuje dofinansowanie szkoleń i nauki języków
- ✓Jasno opisane zadania – realna praca z modelami i wdrożeniami
- −Wymóg bardzo dobrej znajomości języka polskiego – może być blokerem dla wielu kandydatów
- −Tylko umowa o pracę (permanent) – brak opcji B2B
- !Nie podano widełek wynagrodzenia
- !Hybryda 3 dni w biurze – może być sztywna
- !Wymieniono wiele technologii, ale nie wiadomo, które są kluczowe na co dzień
- !Brak informacji o wielkości zespołu (poza ogólnym 40-osobowym AI Engineering)
- ?Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji
- •Projektowanie i trenowanie modeli ML (regresja, klasyfikacja, clustering, deep learning, reinforcement learning)
- •Inżynieria cech i optymalizacja modeli z użyciem technik jak Monte Carlo, SHAP
- •Budowa i skalowanie rozwiązań w Pythonie (notebooki, skrypty, aplikacje)
- •Automatyzacja przepływów pracy w Linuxie (shell scripting, Git)
- •Projektowanie architektury oprogramowania (funkcyjnej i obiektowej)
- •Praca z bazami SQL/NoSQL i optymalizacja wydajności zapytań
- •Fine-tuning i wdrażanie dużych modeli językowych (LLM) dla przypadków biznesowych
- •Tworzenie aplikacji opartych na LLM (np. copiloty, chatboty, narzędzia do podsumowań)
Oferta dla doświadczonych specjalistów (Senior).
Osoba z co najmniej 3 latami doświadczenia w Data Science, solidnym Pythonem i ML, znająca SQL i chmurę (AWS/Azure/GCP), gotowa do pracy hybrydowej w Warszawie. Wymagana dobra znajomość polskiego i angielskiego.
Juniorzy i osoby z mniej niż 3 latami doświadczenia w Data Science. Kandydaci, którzy nie znają polskiego na poziomie bardzo dobrym lub oczekują pełnej pracy zdalnej.
- ?Jaka jest struktura zespołu – ilu data scientistów, ilu inżynierów ML?
- ?Która chmura jest główna – AWS, Azure czy GCP?
- ?Jak wygląda proces wdrożenia modelu do produkcji? Czy są dedykowane narzędzia?
- ?Czy są dyżury on-call lub wsparcie produkcyjne?
- ?Jakie są konkretne projekty – domena finansowa?
- ?Czy istnieje możliwość publikowania wyników lub udziału w konferencjach?
- ?Jak mierzona jest wydajność i sukces w zespole?
- −Brak widełek wynagrodzenia
- −Nie podano konkretnych narzędzi CI/CD ani środowiska deweloperskiego
- −Brak informacji o liczbie dni urlopu (poza standardem)
- −Nie wiadomo, czy rola wymaga certyfikatów
Praca w międzynarodowym, zwinnym zespole interdyscyplinarnym, z naciskiem na współpracę i tworzenie realnej wartości biznesowej.