Senior 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.

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. Jesteśmy firmą, która wykorzystuje szerokie spektrum usług IT, żeby pomagać klientom.

Obszary naszego działania to m.in.: doradztwo technologiczne, tworzenie oprogramowania, systemy wbudowane, rozwiązania chmurowe, zarządzanie danymi, dedykowane zespoły developerskie.

Cześć!

U nas znajdziesz to, czego szukasz - przekonaj się!

W Scalo czeka na Ciebie:

• współpraca hybrydowa z Warszawy,
  


• stawka do 145 PLN/h przy B2B w zależności od doświadczenia.

Co dla Ciebie mamy:

• długofalową współpracę - różnorodne projekty (działamy w ramach Software Services, Embedded Services, Data Services, Cloud Services),


• możliwość rozwoju kompetencji we współpracy z naszym Center of Excellence,


• kafeteryjny system benefitów – Motivizer,


• prywatną opiekę medyczną – Luxmed.

Brzmi interesująco? Aplikuj – czekamy na Twoje CV!

,[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.] Requirements: Python, Machine learning, scikit-learn, pandas, SQL, Elasticsearch, Docker, Kubernetes, Linux, MLOps, Kafka Tools: Confluence, GitHub, GitLab, GIT, Jenkins, Agile, Scrum. Additionally: Sport subscription, Training budget, Private healthcare, International projects.