Senior Data Scientist (k/m)

OLIMP to strategiczny program transformacyjny Grupy PZU realizowany na styku biznesu i technologii. Tworzymy nowoczesny ekosystem obsługi szkód i świadczeń oparty na danych, automatyzacji, AI oraz procesach workflow. Naszym celem jest zbudowanie rozwiązania wyznaczającego nowe standardy obsługi klienta na polskim rynku ubezpieczeniowym. Projekt angażuje ekspertów wielu specjalizacji, którzy wspólnie projektują i wdrażają jeden z najważniejszych programów rozwojowych w historii PZU. Udział w projekcie to możliwość pracy przy przedsięwzięciu o strategicznym znaczeniu dla organizacji, mającym realny wpływ na przyszłość obsługi klientów oraz rozwój nowoczesnych technologii w branży ubezpieczeniowej.

Wymagania Must Have:

• Masz za sobą ok. 3 lata pracy jako Data Scientist i co najmniej jeden model, który trafił do realnego użycia.

• Umiesz ocenić, jak model poradzi sobie na produkcji, i uzasadnić jego wskazania.

• Patrzysz krytycznie na dane i rozumiesz, jak sposób ich powstania wpływa na model.

• Wiesz, że bez wiedzy biznesowej nie zbudujesz dobrego modelu, i umiesz ją pozyskać od ekspertów.

• Potrafisz przedstawić wyniki osobom nietechnicznym. 

  Twój warsztat:

• Dobrze znasz SQL.

• Budujesz modele klasyfikacyjne na danych tabelarycznych, od regresji logistycznej po gradient boosting.

• Umiesz projektować cechy (feature engineering).

• Umiesz dobrać sposób walidacji i metryki do problemu.

• Umiesz zaplanować eksperyment i ocenić jego wynik.

• Znasz metody wyjaśniania modeli (np. SHAP).

• Programujesz na tyle swobodnie, żeby samodzielnie prowadzić eksperymenty. Język jest sprawą drugorzędną.

• Śledzisz nowe podejścia w uczeniu maszynowym i potrafisz ocenić, które z nich warto sprawdzić.

• Wiesz, kiedy warto użyć LLM, a kiedy prostsza metoda zrobi to lepiej.

Wymagania Nice to Have

• Doświadczenie z nadużyciami, AML albo ryzykiem kredytowym.

• Znajomość branży ubezpieczeniowej.

• Analiza sieci powiązań i danych grafowych.

• NLP, zwłaszcza na tekstach po polsku.

• Monitorowanie modeli po wdrożeniu.

• Praca z kodem w Javie i we wspólnym repozytorium z programistami (testy, code review)

Czym się zajmiesz

• Budową, rozwojem i utrzymaniem modeli oceniających ryzyko nadużyć.

• Całą ścieżką pracy z modelem: od danych i cech, przez ocenę skuteczności, po wdrożenie.

• Przekładaniem problemów biznesowych na zadania analityczne i doborem metody do problemu, niezależnie od tego, czy dane są tabelaryczne, tekstowe czy grafowe.

• Sprawdzaniem nowych metod i źródeł danych.

• Wyjaśnianiem i dokumentowaniem wyników.

• Współpracą z ekspertami biznesowymi i programistami, także przy kodzie.

nr.ref.540

Tech stack

• PL/SQL
• Data Science
• LLM
• Data