Kierownik Działu Data Mining / Lead Data Scientist

Kierownik Działu Data Mining / Lead Data Scientist
Miejsce pracy: Warszawa

Zakres obowiązków:

Zarządzanie zespołem Data Scientist oraz dbanie o rozwój kompetencji podległych pracowników.
Strategiczny rozwój produktów związanych z AI oraz nadzór nad wdrażaniem modeli LLM na infrastrukturze własnej (on-premise).
Przygotowywanie wycen pracochłonności, kosztorysów oraz wsadów merytorycznych do postępowań przetargowych (analiza OPZ).
Rozwój i utrzymanie systemów Data Mining oraz budowanie zaawansowanych modeli Machine Learning.
Odkrywanie wzorców oraz zależności pomiędzy danymi w dokumentach. przetwarzanych przez systemy firmy.
Współpraca z biznesem i działem handlowym w zakresie analityki danych i konsultacji technicznych dla klientów.
Analiza danych oraz rekomendacje w zakresie ich gromadzenia i dbanie o ich jakość.

Wymagania:

Wykształcenie wyższe na kierunku ścisłym (matematyka, statystyka, informatyka lub pokrewne).
Minimum 4-letnie doświadczenie komercyjne w obszarze Data Science/AI, w tym doświadczenie w koordynowaniu pracy zespołu lub projektów.
Biegła i głęboka wiedza na temat Sztucznej Inteligencji, generatywnych modeli językowych (LLM) oraz technik NLP (Natural Language Processing).
Dobra znajomość języka Python oraz bibliotek do uczenia maszynowego.
Praktyczna znajomość mechanizmów wdrażania i obsługi modeli w środowiskach lokalnych (on-premise) z wykorzystaniem narzędzi takich jak vLLM czy Ollama.
Znajomość mechanizmów OCR i analizy dokumentów, niezbędna do rozwoju produktów klasy IDP.
Znajomość architektur RAG (Retrieval-Augmented Generation) oraz wektorowych baz danych.
Znajomość podejścia agentowego.
Umiejętność analitycznego myślenia i szybkiego przyswajania wiedzy, niezbędna do rozwiązywania problemów inżynierskich.
Samodzielność w działaniu, sumienność oraz dokładność.
Znajomość j. angielskiego na poziomie umożliwiającym swobodne czytanie dokumentacji technicznej i literatury naukowej.

Mile widziane:

Doświadczenie z technologiami wdrażania aplikacji i konteneryzacji (Docker, Kubernetes), kluczowe przy wdrażaniu mikroserwisów AI.
Doświadczenie w stosowaniu modeli matematycznych lub algorytmów takich jak deep learning, sieci neuronowe, modele regresyjne czy drzewa decyzyjne.
Praktyczna wiedza z zakresu optymalizacji modeli (kwantyzacja GGUF/AWQ) oraz szacowania wymagań sprzętowych.
Znajomość zagadnień Data science np. praca z tekstem (NLP/NLU/NLG) w tym z identyfikacją tematu, detekcją sentymentu, praktycznym wykorzystaniem modeli typu transformers, sieciami społecznościowymi.
Oferujemy:

• Zatrudnienie na podstawie umowy o pracę.
• Możliwość rozwoju w dynamicznej i nowoczesnej firmie.
• Udział w realizacji dużych projektów oraz pracy z profesjonalnymi systemami informatycznymi.
• Przyjazną atmosferę pracy.
• Możliwość pracy zdalnej.
• Wsparcie w rozwoju zawodowym poprzez szkolenia merytoryczne.
• Dofinansowanie do prywatnej opieki medycznej (Medicover) oraz karnetów sportowych (Medicover Sport).