Creating an inspiring place to thrive for the talented, we use their expertise and courage to introduce the technology of the future into your business. - This is the foundation of Mindbox and the goal of our business and technology journey. We operate and develop in four areas:
🤖 Autonomous Enterprise - automation of business processes using RPA, OCR, and AI.
🌐Business Managment Systems ERP - we implement, adapt, optimize, and maintain flexible, safe, and open ERP of production and distribution companies worldwide.
🤝Talent Network - we provide access to the best specialists.
☁️ Modern Architecture - we build integrated, sustainable, and open CI / CD environments based on containers enabling safe and more frequent delivery of proven changes in the application code.
We treat technology as a tool to achieve a goal. Thanks to our consultants' reliability and proactive approach, initial projects usually become long-term cooperation. For over 16 years, it has provided various services to support clients in digital transformation.
#LI-Hybrid
Zakres prac:
1. Budowa inteligentnych rozwiązań służących automatyzacji i optymalizacji procesów obsługowych.
2. Opracowywanie i realizacja złożonych analiz statystycznych, ekonometrycznych i uczenia maszynowego w zakresie efektywności procesowej.
3. Projektowanie i implementacja nowych Data Martów (ABT) oraz procesów raportowych na platformie Hurtowni Danych/Business Inteligence
4. Analiza potrzeb biznesowych, projektowanie i testowanie rozwiązań biznesowych
5. Rozwój i utrzymanie procesów HD, np. budowanie Data Mart's m.in. pod procesy modelowania/scoringu.
Termin prac: luty 2025 - 31.07.2025 z opcją przedłużenia na kolejne
1. wykształcenie wyższe z zakresu data science, ekonometrii, statystyki, matematyki, fizyki lub pokrewnych obszarów
2. minimum 2 letnie doświadczenie jako Data Scientist
3. znajomość rozwiązań metod ilościowych: zaawansowanych modeli ekonometrycznych, modeli klasyfikacyjnych, rachunku prawdopodobieństwa.
4. znajomość Pythona i/lub 4GL, podstaw relacyjnych baz danych (SQL)
5. chęć dzielenia się wiedza i promowania najlepszych praktyk w tworzeniu modeli
6. doświadczenie z pisaniem produkcyjnych rozwiązań ML, testami danych, testami jednostkowymi
7. bardzo dobre zdolności komunikacyjne, umiejętności dekompozycji problemu.
Mile widziane:
* znajomość i doświadczenie w pracy w środowisku SAS Viya
* zaangażowanie w inne obszary ML związanych z rozwojem MLOps, przygotowaniem zbiorów danych, pozyskiwaniem danych z zewnętrznych źródeł
* doświadczenie w budowie modeli uczenia maszynowego, modelowania szeregów czasowych, procesów stochastycznych