Data Scientist

Trans.eu to jedna z największych platform logistycznych w Europie, łącząca tysiące przewoźników i zleceniodawców. W naszym zespole AI Matching & Pricing Models budujemy inteligentne systemy, które w czasie rzeczywistym dopasowują oferty, ustalają optymalne ceny i personalizują doświadczenia użytkowników - a to dopiero początek.

Szukamy Data Scientist, który/a weźmie odpowiedzialność za pełny cykl życia modeli ML - od pomysłu, przez eksperymentowanie, po wdrożenie produkcyjne i ciągłą optymalizację.

Co będziesz robić?

• Budować modele, które działają na produkcji - projektujesz, trenujesz i wdrażasz modele predykcyjne (pricing dynamiczny, rekomendacje, matching ofert i użytkowników) w skali tysięcy transakcji dziennie.
• Rozwijać systemy rekomendacyjne i ranking - tworzysz modele learning-to-rank, optymalizujesz kolejność i trafność wyników, budujesz embeddingi użytkowników i ofert w oparciu o dane behawioralne, kontekstowe i historyczne.
• Eksperymentować z najnowszymi podejściami - masz przestrzeń na testowanie rozwiązań opartych na deep learningu, szeregach czasowych, GenAI i LLM-ach do kontekstowych rekomendacji i profilowania użytkowników.
• Współpracować z zespołem MLOps - wspólnie dbasz o to, żeby modele działały stabilnie i skalowalnie zarówno w trybie online, jak i offline.
• Monitorować i optymalizować - ciągle ewaluujesz jakość prognoz i rekomendacji, identyfikujesz dryft i wprowadzasz usprawnienia.
• Eksplorować dane i komunikować wnioski - pracujesz z dużymi zbiorami danych, budujesz feature engineering, tworzysz wizualizacje i prezentacje dla interesariuszy.

Czego oczekujemy?

• Min. 2 lata doświadczenia jako Data Scientist lub w pokrewnej roli.
• Solidna znajomość algorytmów ML, Deep Learning, Learning-to-Rank i najlepszych praktyk ich stosowania.
• Biegłość w Pythonie i ekosystemie Data Science (pandas, NumPy, scikit-learn, XGBoost/LightGBM/CatBoost, PyTorch lub TensorFlow).
• Swobodne pisanie SQL - doświadczenie z bazami relacyjnymi i nierelacyjnymi.
• Praktyka w pracy z dużymi zbiorami danych i środowiskami chmurowymi (AWS, Snowflake).
• Umiejętność tworzenia czytelnych wizualizacji (Plotly, Streamlit).
• Praca z Git i środowiskami typu Jupyter Notebooks / JupyterLab.

Dodatkowe atuty

• Doświadczenie w budowie systemów personalizacji, matchingu lub rekomendacji.
• Praca z LLM-ami w kontekście generowania rekomendacji lub profilowania użytkowników.
• Znajomość Snowpark w ekosystemie Snowflake.

Dlaczego warto?

• Realny wpływ - Twoje modele będą obsługiwać tysiące firm i setki tysięcy transakcji. To nie POC do szuflady.
• Pełna odpowiedzialność - prowadzisz projekt od eksperymentu po produkcję, bez sztucznych granic między „research" a „engineering".
• Nowoczesny stack - AWS, Snowflake, PyTorch, LLM-y, MLOps pipeline'y - pracujesz z technologiami, które mają znaczenie na rynku.
• Zespół, który ciągnie do przodu - otaczają Cię ludzie, którzy śledzą trendy w AI/ML i chętnie dzielą się wiedzą.
• Przestrzeń na rozwój - czas na eksplorację nowych podejść, udział w konferencjach i budowanie ekspertyzy w systemach rekomendacyjnych na dużą skalę.

Benefity:

• Prywatna opieka LuxMed, bezpłatne badania profilaktyczne oraz masaże odciążające kręgosłup.
• Budżet na doposażenie stanowiska pracy zdalnej oraz vouchery podarunkowe.
• Śniadania w formie bufetu przygotowywane na miejscu.
• Wyjazdy integracyjne i rodzinne do prywatnego ośrodka nad jeziorem.
• Zagraniczne wyjazdy integracyjne w ramach workation.
• Dofinansowanie karty Multisport.