Senior Data Scientist – AdTech & Healthcare (f/m/x)

Masz dość budowania kolejnego POC chatbota? Chcesz szkolić modele ML, które przynoszą realną wartość finansową i działają na skalę miliardową? Czujesz, że chcesz wprowadzić zupełnie nową probabilistyczną metodologię do rozwiązania rzeczywistego problemu?

Budujemy system operacyjny zasilany sztuczną inteligencją dla marketingu w opiece zdrowotnej - reklama programatyczna, inteligencja danych, przystępność pacjentów i zaawansowane zaangażowanie w branży nauk przyrodniczych.

Szukamy osoby, która wie, jak projektować i wdrażać metody statystyczne do ekstrakcji sygnałów z dużych, chaotycznych zbiorów danych rzeczywistych i wykorzystywać je do prognozowania. Wszystko, co budujemy na tym fundamencie, od zasięgu publiczności po wgląd w specjalizacje i pomiar, jest tak dobre, jak twoja warstwa.

Twoje zadania

• Pomiar wydajności istniejących modeli i poszukiwanie sposobów na ich poprawę
• Odpowiedzialność za projektowanie nowej metodologii oraz szkolenie modelu nowej generacji w celu zwiększenia mocy predykcyjnej, efektywności próbkowania i skalowalności do dużych zbiorów danych
• Ekstrakcja unikalnych encji i rzadkich atrybutów z heterogenicznych źródeł – zarówno strukturalnych, jak i niestrukturalnych
• Projektowanie i wdrażanie probabilistycznego łączenia i dopasowywania encji w wielu dużych zbiorach danych dotyczących opieki zdrowotnej
• Badanie technologii grafowych i teorii grafów
• Budowanie i zarządzanie magazynem danych analitycznych, a także pipeline'ami do oceny i monitorowania

Wymagania

• Minimum 5-letnie doświadczenie w szkoleniu i monitorowaniu modeli ML do użytku produkcyjnego
• Doświadczenie w inżynierii danych i ML, w tym procesach ETL związanych z ML w bardzo dużych zbiorach danych oraz monitorowaniu jakości danych
• Ekspertyza w bibliotekach data-science i ML w Pythonie, takich jak scikit-learn, PyTorch, LightGBM, Splink, spaCy i Hugging Face
• Praktyczne doświadczenie w metodach probabilistycznych do łączenia encji, dopasowywania, imputacji, oceny i ewaluacji
• Silna znajomość SQL dla rozproszonych hurtowni danych, takich jak Snowflake, BigQuery lub Databricks
• Zaawansowany poziom języka angielskiego

Mile widziane

• Doświadczenie z technologiami grafowymi, takimi jak Neo4j, Amazon Neptune, Stardog lub podobnymi platformami
• Znajomość koncepcji uczenia maszynowego w grafach, w tym wykrywania społeczności, grafowych sieci neuronowych (GNN) i osadzeń grafowych
• Znajomość narzędzi deweloperskich zasilanych AI, takich jak Cursor AI, Claude Code lub równoważne rozwiązania
• Proaktywne podejście z chęcią do przejęcia odpowiedzialności za wyniki i wkład w kierunek produktu