Data Scientist (k/m/n)

Nexio Management to około 550 konsultantów, którzy od ponad 20 lat tworzą zaawansowane rozwiązania IT dla firm w Polsce i za granicą. Jesteśmy zespołem ekspertów, którzy realnie angażują się w projekty swoich klientów.

Specjalizujemy się w budowie, rozwoju i utrzymaniu systemów i aplikacji, oraz doradztwie IT. Wierzymy, że najlepsze rozwiązania powstają wtedy, gdy jest przestrzeń na eksperymentowanie - dlatego mamy własne R&D Center na czele z NexioBot naszym mobilnym robotem asystującym, wykorzystującym sztuczną inteligencję do komunikacji.

Działamy w takich modelach biznesowych jak managed services, fixed prices oraz wspieramy zespoły naszych klientów w modelach scale up the team. Naszymi klientami są firmy z wielu zróżnicowanych branż, szukające wsparcia najwyższej klasy ekspertów.

Opis stanowiska

Dla klienta z sektora ubezpieczeniowego poszukujemy osoby na stanowisko Data Scientist, który dołączy do projektu skupiającego się na rozwoju nowoczesnego systemu do obsługi szkód i świadczeń. Rola w tym projekcie skupia się na pracy z modelami do oceny ryzyka, weryfikacji nowych metod i źródeł danych.

Twój zakres obowiązków

Budowa, rozwój i utrzymanie modeli oceny ryzyka nadużyć.

Realizacja pełnego cyklu życia modeli: pozyskiwanie i analiza danych, przygotowania, trenowanie modeli, po wdrożenie.

Dobór odpowiednich metod analitycznych i modelowych do problemów biznesowych z wykorzystaniem różnych danych (tabelaryczne / tekstowe / grafowe).

Projektowanie i rozwijanie feature engineering.

Analiza jakości danych oraz identyfikacja ograniczeń.

Weryfikacja nowych modeli i źródeł danych.

Interpretacja, wyjaśnianie i dokumentowanie wyników analiz oraz modeli.

Współpraca z zespołami biznesowymi i programistami w celu wdrażania i utrzymywania wprowadzonych rozwiązań.

Nasze wymagania

Min. 3 lata doświadczenia na stanowisku Data Scientist.

Doświadczenie we wdrażaniu wytworzonych modeli na środowiska produkcyjne.

Umiejętność oceny skuteczności modeli oraz przewidywania ich zachowania w środowisku produkcyjnym.

Umiejętność oceny, jak model poradzi sobie po wprowadzeniu na produkcji i uzasadnić jego wskazania.

Bardzo dobra znajomość SQL.

Doświadczenie w budowie modeli klasyfikacyjnych, od etapu regresji logistycznej i do gradient boosting.

Praktyczna znajomość feature engineering.

Umiejętność doboru metod walidacji oraz metryk oceny modeli.

Umiejętność projektowania eksperymentów i analizy ich rezultatów.

Znajomość metod wyjaśniania modeli, np. SHAP.

Umiejętność samodzielnego programowania i prowadzenia eksperymentów analitycznych.

Znajomość aktualnych trendów i metod w obszarze machine learning.

Umiejętność oceny zasadności wykorzystania modeli LLM w porównaniu z klasycznymi metodami analitycznymi.

Mile widziane:

Doświadczenie w obszarze przeciwdziałania nadużyciom (Fraud Detection), AML lub ryzyka kredytowego.

Znajomość branży ubezpieczeniowej.

Doświadczenie w analizie sieci powiązań oraz modelowaniu danych grafowych.

Doświadczenie w obszarze NLP, szczególnie dla języka polskiego.

Doświadczenie w monitorowaniu modeli po wdrożeniu produkcyjnym.

Znajomość języka Java.

Doświadczenie w pracy z repozytoriami kodu, testami automatycznymi, code review oraz współpracą w zespołach programistycznych.

To oferujemy

• Stabilność zatrudnienia - długofalowe projekty, współpraca z wiodącymi firmami, możliwość rozwoju w różnych obszarach branży IT.

• Elastyczne formy współpracy - umowa B2B, umowa o pracę lub zlecenie.

• Benefity: Medicover (rozszerzony o stomatologię), FitProfit, lekcje języka angielskiego.

• Treningi na siłowni F45 - zlokalizowanej w naszym biurze. Wspólnie ćwiczymy pod okiem profesjonalnych trenerów.

• Wewnętrzny program poleceń.

• Możliwość finansowania certyfikatów IT.

• W zależności od projektu pracujemy w trybie hybrydowym, zdalnym lub stacjonarnym.

• Wydarzenia okolicznościowe oraz wyjazdy integracyjne - budujemy zgrany zespól również poza biurem.

• Lubimy pomagać - wspieramy akcje charytatywne, takie jak Szlachetna Paczka, a w ramach #PomagamyNexio angażujemy się tam, gdzie naprawdę możemy coś zmienić.