Szukamy doświadczonej osoby, która łączy zaawansowane kompetencje analityczne z praktycznym podejściem do Data Science i uczenia maszynowego. Jeśli potrafisz krytycznie oceniać koncepcje analityczne, przekładać problemy biznesowe na odpowiednie podejścia ML i chcesz samodzielnie pracować z danymi oraz modelami, ta oferta może być właśnie dla Ciebie.

Dołączysz do projektu realizowanego dla klienta z branży meblarskiej. Zespół rozpoczął już definiowanie głównych przypadków użycia AI i analityki predykcyjnej, dlatego Twoim zadaniem nie będzie tworzenie strategii AI od podstaw. Skoncentrujesz się na ocenie wykonalności proponowanych rozwiązań, eksperymentowaniu i rozwijaniu prototypów, które mogą zostać przekształcone w realne narzędzia wspierające podejmowanie decyzji.

Obszary, nad którymi pracuje zespół, obejmują m.in. redystrybucję i substytucję popytu po wycofaniu produktów, analizę kanibalizacji, prognozowanie asortymentu oraz rekomendacje i wnioski wspierane przez AI. Jest to rola ekspercka i hands-on — szukamy osoby, która potrafi kształtować podejście analityczne, ale nadal chce samodzielnie wykonywać analizy i wdrażać rozwiązania.

Czym będziesz się zajmował/a:

• analizowaniem i krytyczną weryfikacją proponowanych przypadków użycia AI oraz analityki predykcyjnej;

• oceną ich wykonalności analitycznej i technicznej na podstawie dostępnych danych;

• przekładaniem problemów biznesowych na odpowiednie podejścia analityczne i rozwiązania wykorzystujące uczenie maszynowe;

• praktyczną pracą z danymi, modelami, eksperymentami i prototypami;

• budowaniem, testowaniem i walidowaniem modeli oraz koncepcji analitycznych;

• rozwijaniem rozwiązań dotyczących m.in. redystrybucji i substytucji popytu, kanibalizacji oraz prognozowania asortymentu;

• tworzeniem wniosków i rekomendacji wspieranych przez AI;

• wspieraniem przekształcania sprawdzonych koncepcji w rozwiązania wspomagające podejmowanie decyzji;

• kwestionowaniem założeń i proponowaniem odpowiednich metod analitycznych tam, gdzie będzie to potrzebne.

Szukamy właśnie Ciebie, jeśli posiadasz:

• doświadczenie na poziomie seniorskim w praktycznej pracy w obszarze Data Science, analityki predykcyjnej lub applied machine learning;

• bardzo dobrze rozwinięte umiejętności analityczne i modelowania analitycznego;

• umiejętność krytycznej oceny przypadków użycia oraz określania, co jest możliwe do zrealizowania na podstawie dostępnych danych;

• doświadczenie w przekładaniu problemów biznesowych na odpowiednie metody analityczne i podejścia ML;

• gotowość do samodzielnej pracy z danymi, modelami, eksperymentami, prototypami i implementacją rozwiązań;

• bardzo dobrą znajomość Pythona i SQL;

• praktyczne doświadczenie z GCP i BigQuery;

• bardzo dobrą znajomość języka angielskiego;

• samodzielność oraz gotowość do merytorycznego kształtowania i kwestionowania podejścia analitycznego.

Dodatkowo docenimy:

• doświadczenie w analityce komercyjnej, handlu detalicznym, analityce produktowej lub rozwiązaniach wspierających podejmowanie decyzji;

• znajomość Vertex AI lub Gemini;

• wykształcenie związane z Data Science, analizą danych, matematyką, statystyką, informatyką lub pokrewnym obszarem.

O Knowit

Knowit to nordycka firma konsultingowa, która pomaga firmom, instytucjom publicznym i organizacjom odnosić sukcesy w transformacji cyfrowej. Dzięki ekspertyzie w obszarze tworzenia oprogramowania, AI, cyberbezpieczeństwa, usług chmurowych, cyfrowych doświadczeń klienta oraz doradztwa zarządczego, tworzymy rozwiązania, które przyczyniają się do bardziej zrównoważonego i skoncentrowanego na człowieku społeczeństwa.

Zatrudniamy około 3700 osób, pracujących w ramach naszych obszarów biznesowych: Solutions, Experience, Connectivity, Insight i Products, głównie w krajach nordyckich, a także w Polsce, Serbii i Niemczech.

Connectivity

Pracuj z nami w Knowit Connectivity, gdzie rozwijamy zaawansowane technicznie systemy w obszarze rozwiązań embedded i connected. U nas będziesz pracować nad złożonymi produktami razem z doświadczonymi inżynierami, przy projektach na pierwszej linii nowych technologii.

We don’t wait for the future. We build it.