First seen by Alion on Oct 16, 2026.
O FIRMIE:
Fabrity S.A. to dynamicznie rozwijająca się firma technologiczna, specjalizująca się w inżynierii oprogramowania, generatywnej sztucznej inteligencji oraz przemysłowym Internecie rzeczy (IoT). Tworzymy kompleksowe rozwiązania, które pomagają przedsiębiorstwom automatyzować procesy, zwiększać efektywność operacyjną oraz podejmować kluczowe decyzje dzięki skutecznej analizie danych. Usprawniamy procesy biznesowe, wykorzystując wiodące platformy, takie jak ServiceNow, Microsoft Power Platform oraz nasz autorski produkt low-code, Fastive. Dzięki temu wspieramy organizacje w ich cyfrowej transformacji, minimalizując przestoje i optymalizując operacje na każdym etapie. Pracujemy dla firm z różnych branż, w tym farmaceutycznej, ochrony zdrowia, usług finansowych, produkcji, motoryzacji i handlu detalicznego. Zaufały nam znane marki, między innymi ABB, Bayer, Carrefour, PKO BP, Dormakaba, Sanofi, Toyota Bank, Frontex, Liebherr, Pepsico i Saint-Gobain.
O PROJEKCIE:
Poszukujemy Data Scientist [K/M] do nowego, strategicznego programu transformacyjnego realizowanego dla naszego klienta z branży ubezpieczeniowej. Projekt koncentruje się na budowie nowoczesnego ekosystemu obsługi szkód i świadczeń, wykorzystującego dane, automatyzację, sztuczną inteligencję oraz procesy workflow. Jednym z kluczowych obszarów programu jest rozwój nowego systemu detekcji nadużyć i identyfikacji ryzyka fraudowego. Osoba na tym stanowisku będzie częścią wielodyscyplinarnego zespołu składającego się z ekspertów biznesowych, analityków, developerów, testerów oraz liderów technicznych, współtworząc rozwiązania o strategicznym znaczeniu dla organizacji.
Współpraca odbywa się w modelu hybrydowym, obejmującym jeden dzień pracy z biura w Warszawie i cztery dni pracy zdalnej.
W TEJ ROLI BĘDZIESZ REALIZOWAĆ PONIŻSZE ZADANIA:
Budowa, rozwój oraz utrzymanie modeli oceniających ryzyko nadużyć i fraudów.
Realizacja pełnego cyklu życia modeli machine learning, od analizy danych i przygotowania cech, przez walidację skuteczności, aż po wdrożenie produkcyjne.
Przekładanie problemów biznesowych na zadania analityczne oraz dobór odpowiednich metod modelowania dla danych tabelarycznych, tekstowych i grafowych.
Projektowanie i przeprowadzanie eksperymentów badawczych oraz ocena ich rezultatów.
Poszukiwanie nowych źródeł danych oraz testowanie innowacyjnych metod analitycznych.
Przygotowywanie dokumentacji oraz wyjaśnianie wyników analiz interesariuszom technicznym i biznesowym.
Ścisła współpraca z ekspertami domenowymi oraz zespołem developerskim przy implementacji rozwiązań.
OCZEKIWANIA WZGLĘDEM KANDYDATÓW:
Minimum 3 lata doświadczenia na stanowisku Data Scientist oraz udział w co najmniej jednym projekcie, którego model został wdrożony do rzeczywistego użytku biznesowego.
Umiejętność oceny skuteczności modeli produkcyjnych oraz interpretacji i uzasadniania ich decyzji.
Bardzo dobra znajomość SQL.
Praktyczne doświadczenie w budowie modeli klasyfikacyjnych dla danych tabelarycznych, od regresji logistycznej po algorytmy gradient boosting.
Doświadczenie w obszarze feature engineering.
Umiejętność doboru metod walidacji, metryk oraz sposobów oceny jakości modeli.
Znajomość metod interpretowalności modeli, takich jak SHAP (lub inne).
Umiejętność samodzielnego prowadzenia eksperymentów z wykorzystaniem narzędzi programistycznych.
Zrozumienie wpływu jakości i pochodzenia danych na skuteczność modeli analitycznych.
Umiejętność efektywnej współpracy z ekspertami biznesowymi oraz prezentowania wyników osobom nietechnicznym.
Znajomość współczesnych trendów w obszarze machine learning oraz świadomość, kiedy wykorzystanie modeli LLM jest uzasadnione biznesowo.
MILE WIDZIANE:
Doświadczenie w projektach związanych z wykrywaniem nadużyć, AML lub ryzykiem kredytowym.
Znajomość branży ubezpieczeniowej.
Doświadczenie w analizie sieci powiązań oraz pracy z danymi grafowymi.
Znajomość zagadnień NLP, w szczególności przetwarzania tekstów w języku polskim.
Doświadczenie w monitorowaniu modeli po wdrożeniu produkcyjnym.
Doświadczenie w pracy z kodem Java oraz współpracy w ramach wspólnych repozytoriów programistycznych, w tym code review i testów.
Znajomość technologii wykorzystywanych w projekcie, takich jak Java, Spring, Hibernate, Kafka, Flowable, Azure, Angular oraz Neo4j.
W FABRITY MOŻESZ LICZYĆ NA:
Benefity w ramach systemu kafeteryjnego,
Współpracę w oparciu o umowę B2B,
Możliwość realizacji usług w modelu hybrydowym (minimum 1 dzień w tygodniu z biura klienta w Warszawie)
Zaangażowanie w projekt mający realny wpływ na kierunek rozwoju biznesu naszego klienta,
Realizację usług dla największej instytucji finansowej w Polsce.
Tech stack
- Machine Learning
- LLM
- SQL

