Data Scientist with ML (f / m/x) - Senior

Opis

Szukamy doświadczonego Data Scientista specjalizującego się w budowie modeli predykcyjnych. Dołączysz do nowo powstałego zespołu analitycznego wiodącej globalnej firmy z branży tytoniowej, kształtując sposób, w jaki dane napędzają strategię konsumencką i efektywność marketingu. Twoja praca będzie skupiać się na modelowaniu predykcyjnym, analizie zachowań konsumentów oraz przekładaniu analiz na konkretne decyzje biznesowe. Jeśli chcesz, aby Twoje modele naprawdę "ruszały wskaźniki", ta rola jest dla Ciebie. Sii zapewnia, że wszystkie decyzje związane z zatrudnieniem podejmowane są wyłącznie na podstawie kwalifikacji, kompetencji i wyników. Jesteśmy zobowiązani do równego traktowania wszystkich osób, niezależnie od jakichkolwiek cech chronionych, oraz promujemy różnorodne i inkluzywne środowisko pracy.

Benefity

• Great Place to Work

• Stabilna sytuacja finansowa

• Kontrakty z globalnymi markami

• Centrum szkoleń wewnętrznych

• Wielu ekspertów, od których możesz się uczyć

• Otwarty i dostępny zarząd

• Profit sharing

• Program Sponsoringu Pasji

• Cykliczne imprezy i wyjazdy integracyjne

• Komfortowe i dobrze wyposażone biura

• Aplikacja MySii

• Opieka medyczna

Wymagania

• Minimum 5 lat doświadczenia jako Data Scientist

• Zaawansowana znajomość SQL – umiejętność pisania złożonych zapytań, łączenia dużych zbiorów danych oraz przygotowywania danych do modelowania

• Znajomość Pythona (biblioteki takie jak pandas, numpy, scikit-learn, statsmodels lub podobne) – skupienie na analizie danych, modelowaniu i walidacji wyników

• Doświadczenie w pracy z dużymi zbiorami danych i procesami ETL

• Umiejętność pracy z danymi biznesowymi i interpretacji wyników analitycznych

• Dbałość o jakość kodu i powtarzalność analiz

• Umiejętność efektywnej komunikacji w języku angielskim w środowisku międzynarodowym

Zakres obowiązków

• Budowa i optymalizacja modeli predykcyjnych (np. churn, propensity, segmentacja, CLV, rekomendacje)

• Analiza danych konsumenckich i marketingowych z różnych źródeł

• Modelowanie i optymalizacja ścieżek klienta z wykorzystaniem technik AI/ML

• Współpraca z zespołami marketingu i produktu w celu definiowania priorytetów analitycznych

• Tłumaczenie złożonych wyników analitycznych na jasne rekomendacje biznesowe

• Dostarczanie wyników analiz wraz z praktycznymi wskazówkami dla zespołów biznesowych

• Przygotowywanie wysokiej jakości prezentacji, raportów i wizualizacji danych dla interesariuszy nietechnicznych

• Monitorowanie wydajności modeli i mierzenie wpływu na kluczowe wskaźniki marketingowe oraz P&L

• Identyfikacja nowych możliwości wzrostu opartego na danych oraz promowanie podejmowania decyzji na podstawie danych w całej organizacji