Wykształcenie wyższe (preferowane kierunki ścisłe: informatyka, statystyka, fizyka, matematyka), Minimum 2-3 lata komercyjnego doświadczenia na stanowisku Data Scientist lub podobnym (np. Specjalista/ Specjalistka ds. modelowania), Doświadczenie w pracy z co najmniej jedną z głównych platform chmurowych (AWS, Azure lub GCP) i jej usługami ML (np. SageMaker, Azure ML, Vertex AI), Ekspercka znajomość metod modelowania statystycznego, Machine Learning (klasyfikacja, regresja, klasteryzacja) oraz Deep Learning - modele E2E, Bardzo dobra znajomość języka Python (szczególnie w kontekście ML, np. biblioteki Scikit-learn, TensorFlow/PyTorch, Pandas), Praktyczne doświadczenie w cyklu życia modelu (od eksploracji danych, przez modelowanie, po walidację i wdrożenie), Dobra znajomość SQL w kontekście pozyskiwania i eksploracji danych, Znajomość narzędzi MLOps i zasad wdrażania modeli do produkcji (np. Docker, Kubernetes, CI/CD), Dobra znajomość języka angielskiego (poziom min. B2), Analityczne myślenie, komunikacyjność i umiejętność prezentowania skomplikowanych wyników w przystępny sposób, Umiejętność pracy w zespole i skuteczne zarządzanie czasem oraz priorytetami, Mile widziane doświadczenie z DataLake’ami i pozyskiwaniem danych do modelowania, w tym narzędzi Spark/PySpark czy Flink i/lub narzędzi do Feature Store jak np. Feast czy Vertex AI FS, Doświadczenie w sektorze finansowym lub bankowym

elastyczny czas pracy, spotkania integracyjne, brak dress code’u, kawa / herbata, parking dla pracowników, program rekomendacji pracowników, inicjatywy dobroczynne