Data Scientist

Trans.eu to jedna z największych platform logistycznych w Europie, łącząca tysiące przewoźników i zleceniodawców. W naszym zespole AI Matching & Pricing Models budujemy inteligentne systemy, które w czasie rzeczywistym dopasowują oferty, ustalają optymalne ceny i personalizują doświadczenia użytkowników - a to dopiero początek. Szukamy Data Scientist, który/a weźmie odpowiedzialność za pełny cykl życia modeli ML - od pomysłu, przez eksperymentowanie, po wdrożenie produkcyjne i ciągłą optymalizację. Co będziesz robić? - Budować modele, które działają na produkcji - projektujesz, trenujesz i wdrażasz modele predykcyjne (pricing dynamiczny, rekomendacje, matching ofert i użytkowników) w skali tysięcy transakcji dziennie. - Rozwijać systemy rekomendacyjne i ranking - tworzysz modele learning-to-rank, optymalizujesz kolejność i trafność wyników, budujesz embeddingi użytkowników i ofert w oparciu o dane behawioralne, kontekstowe i historyczne. - Eksperymentować z najnowszymi podejściami - masz przestrzeń na testowanie rozwiązań opartych na deep learningu, szeregach czasowych, GenAI i LLM-ach do kontekstowych rekomendacji i profilowania użytkowników. - Współpracować z zespołem MLOps - wspólnie dbasz o to, żeby modele działały stabilnie i skalowalnie zarówno w trybie online, jak i offline. - Monitorować i optymalizować - ciągle ewaluujesz jakość prognoz i rekomendacji, identyfikujesz dryft i wprowadzasz usprawnienia. - Eksplorować dane i komunikować wnioski - pracujesz z dużymi zbiorami danych, budujesz feature engineering, tworzysz wizualizacje i prezentacje dla interesariuszy. Czego oczekujemy? - Min. 2 lata doświadczenia jako Data Scientist lub w pokrewnej roli. - Solidna znajomość algorytmów ML, Deep Learning, Learning-to-Rank i najlepszych praktyk ich stosowania. - Biegłość w Pythonie i ekosystemie Data Science (pandas, NumPy, scikit-learn, XGBoost/LightGBM/CatBoost, PyTorch lub TensorFlow). - Swobodne pisanie SQL - doświadczenie z bazami relacyjnymi i nierelacyjnymi. - Praktyka w pracy z dużymi zbiorami danych i środowiskami chmurowymi (AWS, Snowflake). - Umiejętność tworzenia czytelnych wizualizacji (Plotly, Streamlit). - Praca z Git i środowiskami typu Jupyter Notebooks / JupyterLab. Dodatkowe atuty - Doświadczenie w budowie systemów personalizacji, matchingu lub rekomendacji. - Praca z LLM-ami w kontekście generowania rekomendacji lub profilowania użytkowników. - Znajomość Snowpark w ekosystemie Snowflake. Dlaczego warto? - Realny wpływ - Twoje modele będą obsługiwać tysiące firm i setki tysięcy transakcji. To nie POC do szuflady. - Pełna odpowiedzialność - prowadzisz projekt od eksperymentu po produkcję, bez sztucznych granic między „research" a „engineering". - Nowoczesny stack - AWS, Snowflake, PyTorch, LLM-y, MLOps pipeline'y - pracujesz z technologiami, które mają znaczenie na rynku. - Zespół, który ciągnie do przodu - otaczają Cię ludzie, którzy śledzą trendy w AI/ML i chętnie dzielą się wiedzą. - Przestrzeń na rozwój - czas na eksplorację nowych podejść, udział w konferencjach i budowanie ekspertyzy w systemach rekomendacyjnych na dużą skalę. Benefity: - Prywatna opieka LuxMed, bezpłatne badania profilaktyczne oraz masaże odciążające kręgosłup. - Budżet na doposażenie stanowiska pracy zdalnej oraz vouchery podarunkowe. - Śniadania w formie bufetu przygotowywane na miejscu. - Wyjazdy integracyjne i rodzinne do prywatnego ośrodka nad jeziorem. - Zagraniczne wyjazdy integracyjne w ramach workation. - Dofinansowanie karty Multisport.