odpowiedzialność za tworzenie modeli oraz analizę danych na potrzeby projektów z obszarów takich jak proces mining, churn analysis, fraud prevention czy NLP,
określenie problemu biznesowego, a następnie szukanie danych - zarówno w organizacji, jak i poza nią,
odpowiedzialność za koncepcję i przedstawienie wizji produktu, a następnie w zaangażowanie partnerów biznesowych w jej realizację,
realizacja zadań w ramach modelu T-shaped data scientist.
praca hybrydowa - spotkania zespołowe w biurze 2 razy w miesiącu (Warszawa),
requirements-expected :
doświadczenie w tworzeniu modeli, biegłość w statystyce i dobra znajomość zagadnień uczenia maszynowego,