Applied Data Scientist (m/k)

Technologie u pracodawcy

O projekcie

Twój zakres obowiązków

• Tworzenie i rozwój rozwiązań w Pythonie
• Analiza danych oraz weryfikacja hipotez w Jupyter Notebooks
• Projektowanie i rozwój logiki ofertowej opartej na optymalizacji ograniczeń
• Budowa i walidacja modeli cenowych
• Tworzenie oraz utrzymanie pipeline’ów ETL/ELT
• Integracja, czyszczenie i transformacja danych z wielu źródeł
• Implementacja kontroli jakości i walidacji danych
• Współpraca z interesariuszami biznesowymi i technicznymi

Wymagania pracodawcy

• Bardzo dobra znajomość Pythona, nie tylko do skryptowania, ale również do pisania czytelnego, dobrze zorganizowanego kodu,
• Praktyczne doświadczenie z bibliotekami Pandas, NumPy, scikit-learn,
• Doświadczenie w budowaniu pipeline’ów ETL/ELT w Pythonie,
• Doświadczenie w pracy z nieuporządkowanymi danymi pochodzącymi z wielu systemów źródłowych,
• Znajomość Git oraz dobrych praktyk inżynierskich,
• Doświadczenie w constraint solving lub mathematical optimization,
• Praktyczne wykorzystanie OR-Tools lub podobnych narzędzi,
• Bardzo dobre umiejętności analizy danych,
• Swoboda w pracy z Jupyter Notebooks,
• Bardzo dobra znajomość języka angielskiego.

Mile widziane

• Doświadczenie z usługami danych w chmurze, np. AWS S3, Glue, Athena, Redshift lub równoważnym stackiem,
• Znajomość narzędzi do orkiestracji i transformacji danych, takich jak dbt, Airflow, Dagster,
• Doświadczenie we wdrażaniu modeli ML lub znajomość praktyk MLOps,
• Znajomość modeli grafowych, danych o topologii sieci lub domeny telekomunikacyjnej,
• Doświadczenie w obszarze pricingu, revenue optimization lub analityki komercyjnej w środowisku B2B lub telecom.

Sposób pracy nad projektem