Oferta wygasa za:84 dni
Tryb pracyHybrydowa
Rodzaj umowyKontrakt B2B
Tryb rekrutacjiRekrutacja stacjonarna
Wymiar etatuPełny etat
O projekcie
Szukamy eksperta ds. modelowania predykcyjnego - odpowiadasz za projektowanie, rozwój i utrzymanie zaawansowanych modeli predykcyjnych wspierających procesy CRM w środowisku bankowym. Twoja praca będzie miała bezpośredni wpływ na wyniki sprzedażowe oraz doświadczenie klientów banku, przy wykorzystaniu dużych wolumenów danych oraz nowoczesnych technologii chmurowych.
Twój zakres obowiązków
- budowa i rozwój modeli NLP (w tym deep learning, transformery, large language models) z wykorzystaniem PyTorch
- projektowanie i implementacja modeli ML/AI (problemy klasyfikacyjne, regresyjne, analizy przestrzenne GEO, sieci społeczne) – od etapu prototypowania do wdrożenia produkcyjnego
- utrzymanie, monitorowanie oraz ewaluacja modeli w czasie (Model Lifecycle Management/’fabryka modeli’)
- identyfikacja i detekcja zdarzeń o wysokiej wartości predykcyjnej w danych klientów
- rozwój i optymalizacja przepływów danych oraz pipeline’ów ML (Airflow, DataFlow)
- optymalizacja silników decyzyjnych wspierających dystrybucję leadów kampanijnych w CRM
- udział w inicjatywach innowacyjnych, w szczególności w obszarze hiperpersonalizacji, GenAI oraz eksperymentów R&D
- współpraca z zespołami biznesowymi (marketing, sprzedaż) oraz IT w celu wdrażania i skalowania rozwiązań
- rozwój i stosowanie standardów MLOps, automatyzacji oraz zarządzania cyklem życia modeli
- udział w budowie standardów modelowania, walidacji oraz governance w środowisku regulowanym
Nasze wymagania
- minimum 8 lat doświadczenia w modelowaniu predykcyjnym w sektorze bankowym (myślę, że 5 lat spokojnie przejdzie)
- doświadczenie w pracy z danymi oraz modelami wspierającymi procesy CRM (marketing, sprzedaż, kampanie)
- praktyczna znajomość środowiska Google Cloud Platform (GCP), w szczególności: BigQuery, AI/Vertex AI Notebooks, MLflow, DataProc, Airflow, DataFlow
- doświadczenie w pracy zgodnie z dobrymi praktykami MLOps (CI/CD dla modeli ML)
- bardzo dobra znajomość języka Python oraz narzędzi analizy danych
- doświadczenie w przetwarzaniu danych w środowisku rozproszonym (Spark/PySpark)
- bardzo dobra znajomość SQL (preferencyjnie BigQuery)
- doświadczenie w pracy na bardzo dużych zbiorach danych oraz z rozwiązaniami przetwarzania danych w czasie zbliżonym do rzeczywistego
- wykształcenie wyższe (kierunki ilościowe, techniczne lub pokrewne)
- doświadczenie w budowie i wdrażaniu rozwiązań opartych o GenAI i LLM
- mile widziana znajomość narzędzi do budowy aplikacji analitycznych (np. Streamlit)
Benefity
Karta sportowa
Prywatna opieka medyczna
Zainteresowała Cię ta oferta?Aplikuj na to stanowisko!
Klauzula informacyjna