Data Scientist

O nas

WEBSENSA to firma tworząca zaawansowane rozwiązania technologiczne dla biznesu, w szczególności systemy oparte na sztucznej inteligencji, inteligentne wyszukiwarki, asystentów głosowych oraz narzędzia automatyzujące procesy analityczne i operacyjne. Pracujemy w zwinny sposób, w przyjaznej atmosferze i z nastawieniem na realną wartość dla klientów.

‍

Interesujesz się uczeniem maszynowym i chcesz budować rozwiązania realnie wpływające na inne systemy? Dołącz do projektu, w którym automatyzujemy wykrywanie anomalii na podstawie danych.

‍

O PROJEKCIE

Będziesz pracować nad rozwiązaniami wykorzystującymi uczenie maszynowe do analizy danych oraz automatyzacji procesów decyzyjnych. Twoim zadaniem będzie budowa i rozwój modeli ML oraz systemów, które pozwalają wykrywać anomalie, identyfikować wzorce i wspierać analizę dużych zbiorów danych.

Praca obejmuje m.in.:

• analizę danych zdarzeniowych o dużej skali (np. logi, eventy, dane systemowe),
• budowę datasetów i przygotowanie cech (feature engineering),
• tworzenie modeli ML do wykrywania anomalii, klasyfikacji i analizy wzorców,
• rozwój pipeline’ów danych i komponentów wykorzystywanych w procesie modelowania,
• współpracę przy projektowaniu architektury danych i systemów ML.

‍

NA TYM STANOWISKU BĘDZIESZ:

• budować i rozwijać pipeline’y danych oraz datasetów pod ML
• projektować i budować cechy (feature engineering)
• tworzyć modele ML do wykrywania anomalii oraz klasyfikacji zdarzeń / incydentów
• analizować duże zbiory danych w celu identyfikacji wzorców i odchyleń oraz wykrywania potencjalnych zdarzeń
• współtworzyć architekturę systemu ML/AI automatyzującego procesy analityczne
• współpracować z zespołem analityków domenowych
• dokumentować rozwiązania i wnioski

‍

CZEGO OCZEKUJEMY:

• znajomości Python (NumPy, Pandas, polars, scikit-learn)
• doświadczenia w projektach ML (szczególnie: anomaly detection oraz klasyfikacja / clustering)
• doświadczenia w pracy z danymi (ETL, preprocessing, feature engineering)
• doświadczenia w budowaniu modeli ML (np. gradient boosting, sieci neuronowe)
• umiejętności analizy danych i myślenia statystycznego
• znajomości SQL

‍

MILE WIDZIANE:

• doświadczenie z narzędziami orkiestracji i pipeline’ów (np. Airflow, Argo Workflows, polyaxon)
• doświadczenie w modelach klasyfikacyjnych oraz anomaly detection
• znajomość GCP lub innych chmur

‍

CO OFERUJEMY:

• możliwość projektowania rozwiązania od zera
• wpływ na wybór technologii i architektury
• możliwość zdobycia certyfikatów (np. GCP)
• pracę z doświadczonym zespołem Data Science

‍

DODATKOWO:

Projekt prowadzony jest we współpracy z zespołem domenowym — oznacza to realny kontakt z biznesem i możliwość budowania rozwiązań, które faktycznie będą używane (a nie tylko proof-of-concepty).

‍

IDEALNY KANDYDAT:

To osoba, która:

• lubi pracę na danych i budowanie modeli,
• potrafi przejść od „surowych danych” do działającego rozwiązania ML,
• chce wejść głębiej w systemy produkcyjne (nie tylko notebooki),
• interesuje się tematami typu anomaly detection / fraud / security.