Opis oferty
Antal Sp. z o.o.
Poland, Warszawa
Data Scientist (Python/ML) w Warszawa, Polska is listed on Jobeax. Browse 120,000+ vacancies available.
Co zyskasz dzięki aplikacji na ofertę Antal?
Gdy Twoja aplikacja zostanie rozpatrzona pozytywnie (zostaniesz zaproszony/a do procesu), otrzymasz wsparcie Konsultanta/Konsultantki, który/a utrzyma z Tobą stały kontakt (mailowo lub telefonicznie), pomoże Ci przygotować się do rozmowy rekrutacyjnej z przyszłym pracodawcą oraz zatroszczy się o jakość procesu rekrutacyjnego, w którym aktualnie bierzesz udział.
Kim jesteśmy?
Jesteśmy liderem rekrutacji specjalistów i menedżerów oraz doradztwa w obszarze HR. Marka obecna jest w 35 krajach, w Polsce działa od 1996 roku. Przez ten czas zbudowaliśmy wiele karier kandydatów, dzięki elastycznemu i kompleksowemu podejściu do wszystkich rekrutacji. Antal tworzy ponad 130 profesjonalnych konsultantów ds. rekrutacji, którzy są oni nie tylko skutecznymi rekruterami, ale także wykwalifikowanymi doradcami, specjalizującymi się zarówno w zakresie wybranego sektora, jak i stanowiska.
Sprawdź inne aktualne oferty pracy na:
Zaobserwuj nasz profil na LinkedIn:
Tworzenie i rozwijanie aplikacji uczenia maszynowego w Pythonie wspierających optymalizację procesów przemysłowych.
Budowanie i wdrażanie modeli predykcyjnych oraz algorytmów detekcji dla procesów produkcyjnych.
Rozwój i utrzymanie pipeline’ów danych oraz rozwiązań bazodanowych dla danych produkcyjnych w czasie rzeczywistym.
Projektowanie dedykowanych modeli danych i algorytmów dla procesów produkcji materiałów budowlanych.
Tworzenie wizualizacji danych z wykorzystaniem bibliotek Pythona.
Budowa interaktywnych dashboardów (np. Streamlit, Dash).
Konteneryzacja aplikacji przy użyciu Dockera.
Monitorowanie wydajności modeli oraz jakości danych.
Optymalizacja zużycia paliw i energii elektrycznej.
Redukcja emisji CO₂ w produkcji cementu, asfaltu i betonu towarowego.
Współpraca z inżynierami zakładów produkcyjnych i zespołami operacyjnymi.
Wykształcenie wyższe (inżynieria, informatyka, statystyka, matematyka lub pokrewne).
Silne zaplecze techniczne / inżynierskie.
Doświadczenie we wdrażaniu modeli machine learning w środowisku produkcyjnym.
Bardzo dobra znajomość Python (OOP).
Doświadczenie z Git.
Umiejętność prowadzenia eksploracyjnej analizy danych (EDA).
Doświadczenie z bibliotekami wizualizacji danych.
Znajomość platform chmurowych i architektury danych.
Znajomość bibliotek machine learning.
Bardzo dobra znajomość języka angielskiego.
Doświadczenie z Streamlit lub Dash.
Znajomość Docker.
Doświadczenie w projektach związanych z optymalizacją energii lub zrównoważonym rozwojem.
Znajomość procesów produkcji cementu, asfaltu lub betonu.
Doświadczenie w pracy z danymi time-series.
Znajomość MLOps.
Oferujemy