Rola Senior Data Scientist w obszarze finansowym, realizowana przez agencję ITDS dla globalnego klienta z sektora usług finansowych. Celem jest rozwijanie zaawansowanych analiz i rozwiązań AI wspierających decyzje finansowe. Praca wymaga silnego backgroundu statystycznego i ML, wdrożeń modeli w produkcji oraz znajomości regulacji finansowych. Model hybrydowy w Warszawie.

Brakuje: nazwa klienta końcowego, wielkość i struktura zespołu.

🛠 Wymagane technologie

Dane źródłowe

Financial ServicesStatistical analysis SQL Python PandasAIBig Data Data Science Machine Learning TensorFlow

AI Insights

Czym naprawdę jest ta rola?Data Scientist

Plusy

✓Praca dla globalnego lidera finansowego – stabilność i prestiż
✓Możliwość pracy z nowoczesnym stackiem AI i big data
✓Rola seniorska z dużą autonomią techniczną

Na co uważać

−Agencja (ITDS) – rzeczywisty pracodawca to klient, brak bezpośredniego zatrudnienia
−Nie podano liczby dni w biurze dla modelu hybrydowego
−Brak informacji o beneficach i procesie rekrutacyjnym

!Marketingowy język ogłoszenia ('Unleash the future', 'cutting-edge') bez konkretów
!Nieznany klient końcowy – agencja ujawni go dopiero w trakcie rekrutacji
!Wiele ogólników ('dynamiczne środowisko', 'międzynarodowy zespół')

Codzienna praca

•Analiza dużych, złożonych zbiorów danych w celu identyfikacji wzorców i generowania praktycznych wniosków
•Projektowanie, rozwój i walidacja modeli predykcyjnych i preskrypcyjnych dla decyzji finansowych
•Prowadzenie eksperymentów badawczych łączących metody statystyczne z algorytmami AI
•Współpraca z interesariuszami w celu przełożenia potrzeb biznesowych na rozwiązania data-driven
•Wdrażanie modeli ML w środowisku produkcyjnym i monitorowanie ich wydajności
•Dokumentowanie metodologii, wyników i rekomendacji w sposób przejrzysty
•Zapewnianie zgodności z regulacjami finansowymi i standardami prywatności danych
•Śledzenie najnowszych technik AI i data science oraz ich praktyczne zastosowanie

Więcej o ofercie

Dla kogo jest ta oferta

Profil idealny

Oferta dla doświadczonych specjalistów (Senior).

Minimum sensowne

Data Scientist z 4-letnim doświadczeniem w finansach, znający Python i SQL, mający za sobą przynajmniej jedno wdrożenie modelu ML w produkcji.

Raczej nie dla

Juniorzy bez doświadczenia w finansach oraz osoby szukające wyłącznie pracy zdalnej – rola wymaga hybrydy w Warszawie.

Ocena dopasowania

Junior1/5

Mid2/5

Senior5/5

Hands-on4/5

Architekt2/5

Remote2/5

Enterprise4/5

Pytania do rekrutera

?Ilu Data Scientistów liczy zespół i jaki jest podział ról (ML, analiza, inżynieria)?
?Jakie są konkretne projekty/focus obszary (np. risk, fraud, customer analytics)?
?Jakie narzędzia chmurowe są używane (AWS, GCP, Azure)?
?Ile dni w tygodniu trzeba być w biurze w Warszawie?
?Czy istnieje budżet na konferencje/szkolenia?
?Jak wygląda proces wdrożenia modelu od researchu do produkcji – czy jest dedykowany MLOps engineer?
?Czy są predykcje czasu utrzymania modelu (on-call) lub wsparcie produkcyjne?