Ekspert / Ekspertka ds. Data Science

• Praca end-to-end nad modelami maszynowego uczenia (ML) - od konceptualizacji na podstawie wymagań biznesowych, poprzez przygotowanie danych, prototypowanie modelu do wdrożenia operacyjnego rozwiązania.
• Monitorowanie wdrożonych modeli, analiza ich rezultatów oraz wprowadzanie usprawnień.
• Wspieranie działów merytorycznych i kadry zarządzającej w podejmowaniu bieżących decyzji poprzez dostarczanie informacji opartych na analizie dużych zbiorów (np. poprzez tworzenie analiz 'deep-dive' opartych na modelach statystycznych).
• Staniesz się częścią globalnej społeczności data scientist Lidla i będziesz mógł wymieniać się pomysłami oraz doświadczeniem z ekspertami w dziedzinie Data Science z różnych krajów.
• Wdrażanie rozwiązań międzynarodowych poprzez dostosowywanie ich do uwarunkowań lokalnych.
• Tworzenie interaktywnych dashboardów dostarczających informacje na bazie zbudowanych algorytmów / modeli, pozwalających użytkownikom na analizy ad hoc.

• Minimalne kompetencje - bardzo dobra znajomość Python, SQL
• (Bardzo) dobre rozumienie zagadnień z obszaru data science i statystyki (regresja i klasyfikacja, klasteryzacja, uczenie nadzorowane i nienadzorowane, bias variance trade off, bootstrap, bagging, boosting, prognozowanie szeregów czasowych, autoregresja etc. (nie musisz znać wszystkich, im więcej tym lepiej.)
• (Bardzo) dobra znajomość algorytmów uczenia maszynowego: las losowy, drzewa wzmacniane, sieci neuronowe, forecast algorytmami jak LGBM czy XGBoost vs forecast algorytmami wykorzystującymi autoregresję (nie musisz znać wszystkich - im więcej tym lepiej)
• Znajomość frameworków / bibliotek: Pandas, NumPy, scikit-learn, Statsmodels Matplotlib/Seaborn, LGBM, CatBoost, XGBoost, fb/Prophet
• Mile widziana znajomość chmury obliczeniowej (Azure / GCP) i frameworków do uprodukcyjniania modeli uczenia maszynowego (np. MLFlow)
• Praktyczne doświadczenie w tworzeniu i wdrażaniu modeli maszynowego uczenia (minimum 2 lata w pracy na podobnym stanowisku)
• Zorganizowany i zorientowany na cel sposób pracy, umiejętność samodzielnej organizacji pracy oraz efektywnej współpracy w zespołach projektowych
• Umiejętność komunikacji i prezentacji interesariuszom w zrozumiały sposób wyników prowadzonych analiz
• Wykształcenie bliskie dziedzinie data science - takie kierunki studiów jak: data science, big data, analityka danych, uczenie maszynowe, ekonometria, informatyka i ekonometria, ale też socjologia, psychologia, kognitywistyka o ile zagadnienia zaawansowanej analityki były w programie studiów
• Znajomość języka angielskiego na poziomie B2, mile widziana znajomość języka niemieckiego

Umowę o pracę na min. 12 miesięcy oraz gwarantowany na umowie wzrost wynagrodzenia.

• Elastyczne godziny pracy i możliwość pracy hybrydowej
• Pakiet benefitów dla Ciebie i Twojej rodziny:

  • prywatna opieka medyczna i ubezpieczenie na życie
  • bezpłatna aplikacja do nauki języków obcych
  • karta MultiSport / Medicover Sport
  • kupony rabatowe na święta, paczki dla dzieci, także wyprawki szkolne i dla maluszka
  • Program Wsparcia Pracowników, zapewniający bezpłatny i anonimowy dostęp do porad prawnych, finansowych i psychologicznych
• Szeroki pakiet szkoleń, możliwość rozwoju i awansu

Gwarantujemy

• Pracę nad projektami mającymi wpływ na funkcjonowanie procesów biznesowych lidera branży handlu detalicznego.
• Bardzo szerokie spektrum wyzwań, którymi się zajmujemy: od tego, co pojawia się na sklepowej półce po konsumpcję energii elektrycznej.
• Topowe technologie: m.in. Azure, GCP, Snowflake, BigQuery, databricks.
• Wsparcie wewnętrznego międzynarodowego data science community, którego stajesz się częścią, ogromny zastrzyk wiedzy, rozwiązań, pomysłów.

RÓWNE PŁACE

Jesteśmy fair. Dzięki jasno określonym zasadom konstruowania wynagrodzeń zapewniamy równe płace dla kobiet i mężczyzn pracujących w Lidlu na tym samym stanowisku.

OCHRONA DANYCH i COMPLIANCE

Informacje o ochronie danych zawartych w podaniu znajdują się w Polityce prywatności, dostępnej na stronie Polityka prywatności • Kariera Lidl. Z kolei regulacje dotyczące compliance, w tym obowiązująca procedura zgłoszeń wewnętrznych, dostępne są na stronie: Compliance (lidl.pl).