Manager / Lead Data Science

Lokalizacja

Gdańsk

Model pracy

hybrydowy

Sprawdź nasze wymagania

  • Wykształcenie wyższe(matematyka, analizy ilościowe, data science, informatyka, ekonometria)
  • Minimum 6 lata doświadczenia w Data Science / Machine Learning
  • Co najmniej 2 letnie doświadczenie w zarządzaniu zespołem
  • Doświadczenie komercyjne w budowaniu rozwiązań klasy ML wykorzystującego modele oparte na drzewach (DT, RF, Boosting), uogólnione modele liniowe (SVM, NN, Regresje, Boosting), oparte na odległości (KNN) oraz uczenie bez nadzoru
  • Doświadczenie w zbieraniu wymagań biznesowych, tłumaczeniu ich na proces analityczny, definiowaniu metryk jakości oraz procesu testującego na danych historycznych jak również na nowych danych
  • Znajomość koncepcji podstawowego oraz zaawansowanego Feature Engineering, zapobiegania data leakage oraz znajomość ensemble learning
  • Umiejętność programowania w języku Python
  • Znajomość bibliotek analitycznych DS/ML libraries: Scikit-learn, XGBoost / LightGBM, Seaborn, Statsmodels, Keras
  • Umiejętność obróbki danych do postaci recordu analitycznego (ABT / CAR) z wykorzystaniem SQL / Pandas / PySpark
  • Umiejętność formułowania komunikacji biznesowej na podstawie wyników analitycznych

 

Mile widziane:

  • Doświadczenie zawodowe w projektach doradczych: Data Discovery, Analytical Use Cases Hunting, ML Education / Evangelization
  • Doświadczenie w pracy ze środowiskiem Spark / Databricks
  • Znajomość Causal ML
  • Znajomość MLOps oraz bibliotek produkcjonalizacyjnych: AirFlow, Kubeflow, Kedro
  • Doświadczenie w budowaniu modeli Deep Learning

Odkryj zadania, które czekają na Ciebie

  • Udział w budowaniu zespołu Data Science & AI oraz zarządzanie pracą członków zespołu
  • Prace przy kompleksowych wdrożeniach modeli oraz analiz wykorzystujących ML w pełnym przekroju cyklu życia: Ewangelizacja, Use Cases Hunting, PoC, MVP, Produkcjonalizacja, Industrializacja, Utrzymanie
  • Definiowanie paradygmatu analitycznego: jak output modelu przełożyć na decyzje biznesowe
  • Analiza oraz interpretacja wyników modeli, jakości dopasowania, monitoringu
  • Doradztwo w zakresie use case’ów analitycznych oraz ich wpływu na biznes
  • Przygotowywanie wniosków oraz symulacji dotyczących wpływu use case’ów ML na procesy biznesowe: estymacja ROI, Uplift, Success Criteria
  • Praca nad architekturą rozwiązań oraz merytoryczną stroną ofert

Zobacz, co mamy dla Ciebie

  • Pełną wyzwań pracę w wiodącej na rynku polskim oraz międzynarodowym firmie doradczej
  • Finansowanie kwalifikacji zawodowych
  • Stały rozwój – skorzystaj z dofinansowania studiów podyplomowych, kursów językowych, przygotowawczych i egzaminów
  • Szeroki pakiet szkoleń – korzystaj z platform Degreed i LinkedIn Learning, szkoleń technicznych oraz certyfikowanych szkoleń Microsoft
  • Wsparcie Buddy’ego – Twój opiekun będzie dla Ciebie przewodnikiem po KPMG
  • Program poleceń – zyskaj dodatkowy bonus finansowy za skuteczną rekomendację znajomego do pracy
  • Pakiet kafeteryjny – wybieraj benefity, które Cię interesują m.in. kartę MultiSport, bilety do kina, teatru, vouchery i zniżki
  • Prywatną opiekę medyczną, dodatkowe ubezpieczenie i program wellbeing – dbaj o siebie i swoją rodzinę
  • Udział w wydarzeniach branżowych – wesprzemy finansowo doskonalenie Twoich umiejętności
  • Wyjazdy i spotkania integracyjne – zorganizujemy i dofinansujemy budowanie relacji zespołowych
  • Dni wolne na wolontariat – skorzystaj z 2 dodatkowych dni wolnych i grantu na działania charytatywne
  • Prezenty świąteczne lub bonusy – pamiętamy o miłych gestach

Nasz proces rekrutacyjny

2 3 4 Aplikacja online Rozmowa rekrutacyjna Spotkanie z przedstawicielami biznesu Witamy na pokładzie! 1

Poznaj lepiej zespół

Zespół KPMG Data Science & AI realizuje projekty w zakresie transformacji największych organizacji na rynku z wykorzystaniem uczenia maszynowego oraz zaawansowanej analityki. Projekty dotyczą budowania silników predykcyjnych, preskryptywnych (Causal ML), jak również automatyzacji z wykorzystaniem CV czy NLP. Przykładowe projekty to: modelowanie ryzyka, analiza propensity / uplift, prognozowanie churn, prognozowanie popytu.

Aktualnie poszukujemy osoby, która będzie odpowiedzialna za zarządzanie zespołem Data Science & AI, posiadającej szeroką wiedzę w obszarze bankowości i instytucji finansowych.

Aplikuj!

© 2023 KPMG Sp. z o.o., polska spółka z ograniczoną odpowiedzialnością i członek globalnej organizacji KPMG składającej się z niezależnych spółek członkowskich stowarzyszonych z KPMG International Limited, prywatną spółką angielską z odpowiedzialnością ograniczoną do wysokości gwarancji. Wszelkie prawa zastrzeżone.

Więcej informacji na temat struktury globalnej organizacji KPMG można znaleźć na stronie o strukturze zarządczej.