Data Scientist (k/m/n)

Nexio Management to około 550 konsultantów, którzy od ponad 20 lat tworzą zaawansowane rozwiązania IT dla firm w Polsce i za granicą. Jesteśmy zespołem ekspertów, którzy realnie angażują się w projekty swoich klientów.

Specjalizujemy się w budowie, rozwoju i utrzymaniu systemów i aplikacji, oraz doradztwie IT. Wierzymy, że najlepsze rozwiązania powstają wtedy, gdy jest przestrzeń na eksperymentowanie - dlatego mamy własne R&D Center na czele z NexioBot naszym mobilnym robotem asystującym, wykorzystującym sztuczną inteligencję do komunikacji.

Działamy w takich modelach biznesowych jak managed services, fixed prices oraz wspieramy zespoły naszych klientów w modelach scale up the team. Naszymi klientami są firmy z wielu zróżnicowanych branż, szukające wsparcia najwyższej klasy ekspertów.

Responsibilities

• Budowa, rozwój i utrzymanie modeli oceny ryzyka nadużyć.
• Realizacja pełnego cyklu życia modeli: pozyskiwanie i analiza danych, przygotowania, trenowanie modeli, po wdrożenie.
• Dobór odpowiednich metod analitycznych i modelowych do problemów biznesowych z wykorzystaniem różnych danych (tabelaryczne / tekstowe / grafowe).
• Projektowanie i rozwijanie feature engineering.
• Analiza jakości danych oraz identyfikacja ograniczeń.
• Weryfikacja nowych modeli i źródeł danych.
• Interpretacja, wyjaśnianie i dokumentowanie wyników analiz oraz modeli.
• Współpraca z zespołami biznesowymi i programistami w celu wdrażania i utrzymywania wprowadzonych rozwiązań.

Requirements

Dla klienta z sektora ubezpieczeniowego poszukujemy osoby na stanowisko Data Scientist, który dołączy do projektu skupiającego się na rozwoju nowoczesnego systemu do obsługi szkód i świadczeń. Rola w tym projekcie skupia się na pracy z modelami do oceny ryzyka, weryfikacji nowych metod i źródeł danych.

Benefits

• Min. 3 lata doświadczenia na stanowisku Data Scientist.
• Doświadczenie we wdrażaniu wytworzonych modeli na środowiska produkcyjne.
• Umiejętność oceny skuteczności modeli oraz przewidywania ich zachowania w środowisku produkcyjnym.
• Umiejętność oceny, jak model poradzi sobie po wprowadzeniu na produkcji i uzasadnić jego wskazania.
• Bardzo dobra znajomość SQL.
• Doświadczenie w budowie modeli klasyfikacyjnych, od etapu regresji logistycznej i do gradient boosting.
• Praktyczna znajomość feature engineering.
• Umiejętność doboru metod walidacji oraz metryk oceny modeli.
• Umiejętność projektowania eksperymentów i analizy ich rezultatów.
• Znajomość metod wyjaśniania modeli, np. SHAP.
• Umiejętność samodzielnego programowania i prowadzenia eksperymentów analitycznych.
• Znajomość aktualnych trendów i metod w obszarze machine learning.
• Umiejętność oceny zasadności wykorzystania modeli LLM w porównaniu z klasycznymi metodami analitycznymi.

Mile widziane:

• Doświadczenie w obszarze przeciwdziałania nadużyciom (Fraud Detection), AML lub ryzyka kredytowego.
• Znajomość branży ubezpieczeniowej.
• Doświadczenie w analizie sieci powiązań oraz modelowaniu danych grafowych.
• Doświadczenie w obszarze NLP, szczególnie dla języka polskiego.
• Doświadczenie w monitorowaniu modeli po wdrożeniu produkcyjnym.
• Znajomość języka Java.
• Doświadczenie w pracy z repozytoriami kodu, testami automatycznymi, code review oraz współpracą w zespołach programistycznych.