Senior Data Scientist, Menu Personalization
HelloFresh
Jest to rola Senior Data Scientista specjalizującego się w systemach rekomendacyjnych dla globalnej firmy meal-kitowej. Będziesz projektować, implementować i ulepszać spersonalizowane algorytmy rekomendacji kulinarnych produktów, ściśle współpracując z inżynierami danych, backendu i ML oraz product managerami. Użyjesz Pythona, PySpark, Databricks i AWS do budowy i wdrażania modeli ML na skalę, przeprowadzając testy A/B. Rola jest czysto techniczna, bez zarządzania ludźmi.
Brakuje: liczba dni pracy hybrydowej, wielkość zespołu personalizacji.
Jest to rola Senior Data Scientista specjalizującego się w systemach rekomendacyjnych dla globalnej firmy meal-kitowej. Będziesz projektować, implementować i ulepszać spersonalizowane algorytmy rekomendacji kulinarnych produktów, ściśle współpracując z inżynierami danych, backendu i ML oraz product managerami. Użyjesz Pythona, PySpark, Databricks i AWS do budowy i wdrażania modeli ML na skalę, przeprowadzając testy A/B. Rola jest czysto techniczna, bez zarządzania ludźmi.
- ✓Praca na globalną skalę z wpływem na miliony klientów
- ✓Nowoczesny stack technologiczny (AWS, Databricks, PySpark, Claude)
- ✓Brak zarządzania ludźmi – czysto techniczna rola
- ✓Autonomiczne, międzyfunkcyjne zespoły
- ✓Współpraca z wieloma działami inżynieryjnymi i produktowymi
- ✓Dobrze wyposażone biuro w Warszawie
- !Nie określono liczby dni pracy hybrydowej
- !Wymóg znajomości narzędzi Generative AI jako must-have (może być przesadzony)
- !Brak informacji o wielkości zespołu personalizacji
- !Możliwość przeniesienia do innego zespołu – niejasna alokacja
- •Projektowanie i implementacja algorytmów rekomendacyjnych (np. collaborative filtering, content-based)
- •Przeprowadzanie testów A/B w celu pomiaru wpływu nowych strategii rekomendacji
- •Analiza wydajności modeli i zachowań klientów
- •Przetwarzanie dużych zbiorów danych przy użyciu PySpark i Databricks
- •Pisanie i optymalizacja zapytań SQL do analizy danych
- •Współpraca z inżynierami danych, backendu i ML w celu wdrożenia modeli do produkcji
- •Udzielanie wskazówek technicznych i coaching członkom zespołu
- •Korzystanie z narzędzi Generative AI (np. Claude) do wspomagania rozwoju modeli
Oferta dla doświadczonych specjalistów (Senior).
Minimalnie 3 lata doświadczenia jako Data Scientist z praktyką w systemach rekomendacyjnych, podstawowa znajomość PySpark i gotowość do nauki Databricks.
Juniorzy bez doświadczenia w systemach rekomendacyjnych, osoby szukające roli czysto badawczej lub unikające pracy z dużymi zbiorami danych i technologiami chmurowymi.
- ?Ile dni w tygodniu wymagana jest obecność w biurze?
- ?Ile osób liczy zespół personalizacji i jakie są role w zespole?
- ?Czy istnieje dyżur on-call lub wsparcie produkcyjne?
- ?Jakie konkretnie algorytmy rekomendacji są obecnie używane?
- ?Jak mierzona jest skuteczność personalizacji (key metrics)?
- ?Jaki jest proces wdrażania modeli do produkcji?
- ?Czy są jakieś benefity poza wymienionymi (np. opieka zdrowotna, urlop)?
- ?Jak wygląda ścieżka rozwoju dla Senior Data Scientista w HelloTech?
- −Liczba dni pracy hybrydowej
- −Wielkość zespołu personalizacji
- −Dokładny proces rekrutacyjny (etapy, zadanie domowe)
- −Benefity pozapłacowe (opieka zdrowotna, karta sportowa itp.)
- −Struktura raportowania i hierarchia
- −Czy istnieje budżet na konferencje lub szkolenia
Kultura oparta na autonomicznych, międzyfunkcyjnych zespołach, z naciskiem na współpracę, dzielenie się wiedzą i ciągłe doskonalenie. Praca w międzynarodowym środowisku z zespołami inżynieryjnymi i produktowymi.
Na poziomie rynkowym
Dane z aktywnych ofert zawierających technologię PySpark. Pełne statystyki zarobków →