Senior Data Scientist – Machine Learning & Advertising
ITDS
Rola koncentruje się na projektowaniu i wdrażaniu modeli deep learning do optymalizacji systemów reklamowych (CTR, CVR, RoAS). To stanowisko łączy pracę badawczo-rozwojową z produkcją – będziesz tworzyć modele scoringowe i strategie ich integracji z systemami biddingowymi działającymi w wysokiej przepustowości i niskim opóźnieniu. Pracujesz dla klienta ITDS – lidera w cyfrowej reklamie. Mimo tytułu 'Data Scientist' jest to typowa rola ML Engineer: od prototypowania po deployment, z naciskiem na jakość produkcyjną kodu i skalowalność.
Brakuje: brak informacji o liczbie i strukturze zespołu, nie podano szczegółów procesu rekrutacyjnego (etapy, zadania).
Rola koncentruje się na projektowaniu i wdrażaniu modeli deep learning do optymalizacji systemów reklamowych (CTR, CVR, RoAS). To stanowisko łączy pracę badawczo-rozwojową z produkcją – będziesz tworzyć modele scoringowe i strategie ich integracji z systemami biddingowymi działającymi w wysokiej przepustowości i niskim opóźnieniu. Pracujesz dla klienta ITDS – lidera w cyfrowej reklamie. Mimo tytułu 'Data Scientist' jest to typowa rola ML Engineer: od prototypowania po deployment, z naciskiem na jakość produkcyjną kodu i skalowalność.
- ✓Stack technologiczny nowoczesny: Deep Learning, PyTorch/TensorFlow, GCP Vertex AI
- ✓Rola łączy aspekty techniczne (ML engineering) z biznesowymi i mentoringiem
- ✓Możliwość pracy dla lidera rynku reklamy cyfrowej
- !Brak informacji o bezpośrednim zespole (wielkość, struktura) i tym, czy rolę wykonuje się wewnątrz ITDS czy na miejscu u klienta
- !Nie podano procesu rekrutacyjnego (liczba etapów, zadanie domowe, itp.)
- •Projektowanie i eksperymenty z modelami deep learning (CTR, CVR, RoAS) w PyTorch/TensorFlow
- •Inżynieria cech i przygotowywanie danych w Pandas/NumPy na dużą skalę
- •Pisanie i optymalizacja złożonych zapytań SQL (BigQuery) do analiz i raportowania
- •Wdrażanie modeli na GCP (Vertex AI, Pipelines) i monitorowanie ich działania
- •Współpraca z inżynierami przy integracji modeli z systemami produkcyjnymi (CI/CD, niskie opóźnienia)
- •Code review i mentoring młodszych data scientistów
- •Prezentacja wyników i rekomendacji zespołom biznesowym oraz product ownerom
- •Utrzymanie i rozwijanie pipeline'ów ML od feature store po monitoring
Oferta dla doświadczonych specjalistów (Senior).
Inżynier ML z 5-letnim doświadczeniem i solidną wiedzą o deep learning (PyTorch lub TensorFlow) oraz praktyką w SQL i chmurze, który jest gotowy do pełnej odpowiedzialności za model od pomysłu do produkcji.
Juniorzy i osoby bez doświadczenia w deep learningu lub produkcji. Osoby szukające pracy analitycznej (dashboardy, raporty) bez budowania modeli. Kandydaci oczekujący wyłącznie pracy zdalnej – oferta jest hybrydowa (Warszawa).
- ?Ile dni w tygodniu wymagana jest obecność w biurze w Warszawie?
- ?Czy zespół pracuje bezpośrednio u klienta, czy wewnątrz ITDS?
- ?Jaka jest wielkość i skład zespołu Data Science?
- ?Jak wygląda proces deployowania modeli – czy jest pełen CI/CD i kto odpowiada za monitoring?
- ?Czy przewidziane są dyżury on-call lub wsparcie produkcyjne?
- ?Jaki jest stosunek czasu spędzanego na ręcznej analizie danych vs. kodowaniu vs. spotkaniach?
- ?Jakie są oczekiwania dotyczące publikacji wyników lub udziału w konferencjach?
- ?Czy jest możliwość pracy zdalnej w pełnym wymiarze po okresie próbnym?
- −Brak informacji o liczbie i strukturze zespołu
- −Nie podano szczegółów procesu rekrutacyjnego (etapy, zadania)
Na poziomie rynkowym
Dane z aktywnych ofert zawierających technologię Deep Learning.