Sprawdź nasze wymagania:

• Wykształcenia wyższego (matematyka, analizy ilościowe, data science, informatyka, ekonometria)
• Minimum 4 lata doświadczenia w Data Science / Machine Learning
• Doświadczenia komercyjnego 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
• Doświadczenia w zbieraniu wymagań biznesowych, tłumaczeniu ich na proces analityczny, definiowaniu metryk jakości oraz procesu testującego na danych historycznych jak również na nowych danych
• Znajomości 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

Zobacz, co mamy dla Ciebie:

• Możliwość pracy zdalnej
• Pracę w interdyscyplinarnym i międzynarodowym środowisku
• Udział w ciekawych projektach dla kluczowych graczy na rynku
• Dogodne warunki rozwoju zawodowego
• Miłą atmosferę pracy w rozwijającym się zespole
• Atrakcyjne wynagrodzenie oraz bogaty pakiet socjalny
• Leasing samochodu na preferencyjnych warunkach
• Szeroki wybór szkoleń w ramach platformy Udemy, Degreed oraz LinkedIn Learning
• Buddy Program – komfortowy start
• Program rekomendacji – bonus za polecenie pracownika
• Ubezpieczenie na życie
• Prywatną opiekę medyczną
• Program kafeteryjny, w którym pracownicy sami wybierają interesujące ich benefity

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 w związku z dynamicznym rozwojem poszukujemy osób, które będą odpowiedzialne za tworzenie modeli uczenia maszynowego. Szukamy pasjonatów analizy danych, posiadających praktyczne umiejętności programowania w języku Python oraz identyfikacji potrzeb biznesowych, komunikacji wniosków biznesowych, a następnie przetłumaczenia ich na język ilościowy.