Data Scientist

Kompetencje wymagane do realizacji usług:

• minimum 4 lata doświadczenia w programowaniu rozwiązań w Pythonie,


• praktyczna znajomość Machine Learning, w szczególności scikit-learn, pandas, XGBoost oraz metod anomaly detection,


• doświadczenie w pracy z danymi, obejmujące ich przygotowanie, analizę oraz feature engineering,


• znajomość SQL,


• doświadczenie w pracy z danymi składowanymi w Elasticsearch,


• znajomość Docker i Kubernetes oraz środowiska Linux,


• wiedza z zakresu MLOps oraz doświadczenie w przygotowywaniu modeli do wdrożeń produkcyjnych,


• znajomość dobrych praktyk programistycznych oraz doświadczenie w testowaniu rozwiązań,


• umiejętności analityczne i samodzielność w poszukiwaniu rozwiązań,


• 
  

  mile widziane: znajomość modułu Machine Learning w Elasticsearch, Apache Kafka oraz doświadczenie w projektach związanych z wykrywaniem fraudów, anomalii lub innych nadużyć finansowych.

  
  

Cześć! Poznaj możliwości współpracy ze Scalo!

W Scalo zajmujemy się dostarczaniem projektów software'owych i wspieraniem naszych partnerów w rozwijaniu ich biznesu. Tworzymy oprogramowanie, które umożliwia ludziom dokonywanie zmian, działanie w szybszym tempie oraz osiąganie lepszych rezultatów. Wykorzystujemy szerokie spektrum usług IT, aby wspierać naszych klientów w realizacji ich celów biznesowych.

Obszary naszej działalności obejmują m.in.:

• doradztwo technologiczne,
• tworzenie oprogramowania,
• systemy wbudowane,
• rozwiązania chmurowe,
• zarządzanie danymi,
• dedykowane zespoły projektowe.

Co oferujemy w ramach współpracy?

• możliwość świadczenia usług w różnorodnych projektach z obszaru Software, Embedded, Data i Cloud Services, 


• zaangażowanie w dodatkowe inicjatywy presealsowe oraz eksperckie, 


• dostęp do opieki medycznej, karty sportowej oraz platformy kafeteryjnej zgodnie z obowiązującymi zasadami współpracy.

,[projektowanie, rozwój i wdrażanie modeli Machine Learning do wykrywania fraudów i anomalii,, analizę oraz przygotowanie danych, w tym feature engineering i ocenę jakości danych,, tworzenie i optymalizację rozwiązań w Pythonie z wykorzystaniem bibliotek scikit-learn, pandas oraz XGBoost,, budowanie i utrzymywanie procesów przetwarzania danych z wykorzystaniem SQL oraz Elasticsearch,, współpracę przy wdrażaniu modeli produkcyjnych zgodnie z praktykami MLOps,, integrację rozwiązań z ekosystemem danych, w tym Apache Kafka,, konteneryzację i wdrażanie rozwiązań w środowiskach Docker i Kubernetes,, dbanie o jakość kodu, testowanie rozwiązań oraz stosowanie dobrych praktyk programistycznych,, analizę skuteczności modeli oraz ciągłe doskonalenie mechanizmów wykrywania nadużyć,, współpracę z analitykami, ekspertami domenowymi i zespołem projektowym przy identyfikacji nowych scenariuszy fraudowych,, tryb realizacji usług: hybrydowo (spotkania 2 razy w miesiącu w biurze w Warszawie),, budżet projektu: do 145 PLN/h + VAT, w zależności od doświadczenia oraz zakresu świadczonych usług. ] Requirements: Python, Machine learning, scikit-learn, pandas, SQL, Elasticsearch, Docker, Kubernetes, Linux, MLOps, Kafka Additionally: Sport subscription, Training budget, Private healthcare, International projects.