I
AI

Data Scientist (K/M)

IMPEL group · Wrocław, DO, PL

Actively hiring Posted 5 months ago

Impel Business Solutions, będąca częścią grupy Impel specjalizuje się w profesjonalnej obsłudze specjalistycznych usług back office. Zapewnia pełną i profesjonalną obsługę firmy oraz jej pracowników w obszarach obsługi kadrowo-płacowej, doradztwa procesowego, robotyzacji i automatyzacji procesów, księgowości, zarządzania dokumentacją oraz doradztwa podatkowego.

Strona Spółki: https://procesy-biznesowe.impel.pl/

Poszukujemy doświadczonej osoby na stanowisko Data Scientist z naciskiem na Machine Learning oraz pracę w środowisku Google Cloud Platform (GCP). Idealny kandydat będzie tworzył i wdrażał modele analityczne i predykcyjne, wspierając decyzje biznesowe w oparciu o dane przetwarzane w chmurze. Osoba na tym stanowisku będzie ściśle współpracować z zespołami Data Engineering, DevOps i biznesowymi, aby dostarczać kompleksowe rozwiązania oparte na nowoczesnej infrastrukturze GCP.

Data Scientist (K/M)

Miejsce pracy: Wrocław

Twój zakres obowiązków:

  • Pobieranie, eksploracja i przetwarzanie danych z różnych źródeł w środowisku GCP (np. BigQuery, Cloud Storage)
  • Współpraca z Data Engineerami przy projektowaniu wydajnych pipeline’ów danych w GCP
  • Projektowanie, trenowanie i ewaluacja modeli (np. klasyfikacja, regresja, rekomendacje, NLP) z wykorzystaniem narzędzi ML w Pythonie (scikit-learn, TensorFlow, PyTorch)
  • Wykorzystywanie usług GCP do zarządzania cyklem życia modeli (Vertex AI, AI Platform, BigQuery ML)
  • Wdrażanie gotowych rozwiązań do środowisk testowych oraz produkcyjnych
  • Monitorowanie jakości i wydajności modeli (m.in. zbieranie metryk, alertowanie, retraining)
  • Doskonalenie procesów uczenia maszynowego, w tym feature engineering i dobór hiperparametrów
  • Konsultacje z interesariuszami biznesowymi w zakresie wymagań analitycznych oraz możliwości zastosowania rozwiązań ML
  • Bliska współpraca z Data Engineerami i DevOpsami w celu zapewnienia skalowalności i niezawodności rozwiązań w chmurze
  • Prezentacja wniosków i wyników w sposób przystępny dla odbiorców nietechnicznych
  • Udział w tworzeniu i rozwijaniu procesów MLOps (konteneryzacja modeli, CI/CD, automatyzacja pipeline’ów, monitoring)
  • Ciągłe poszukiwanie nowych metod i narzędzi w obszarze Machine Learning, data science oraz usług GCP
  • Tworzenie i utrzymywanie dokumentacji dotyczącej procesów analitycznych, modeli oraz pipeline’ów danych w środowisku GCP

Nasze wymagania:

  • Ukończone studia wyższe (preferowane kierunki: Informatyka, Matematyka, Statystyka, Fizyka lub pokrewne)
  • Minimum 2 lata doświadczenia na stanowisku Data Scientist lub pokrewnym (analityk danych, ML Engineer)
  • Biegła obsługa Python w zakresie analizy danych (pandas, NumPy) i Machine Learning (scikit-learn, TensorFlow, PyTorch)
  • Bardzo dobra umiejętność pisania i optymalizacji zapytań SQL (szczególnie w kontekście baz typu BigQuery)
  • Doświadczenie w pracy z usługami GCP (BigQuery, Cloud Storage, Vertex AI / AI Platform, Dataflow, Pub/Sub, Composer itp.)
  • Rozumienie zasad projektowania i optymalizacji rozwiązań w chmurze
  • Wiedza z zakresu statystyki, metod eksploracji danych oraz praktyk ML (przygotowanie danych, walidacja, interpretacja wyników)
  • Doświadczenie w MLOps (CI/CD, Docker, Kubernetes, pipeline’y ML w GCP)
  • Znajomość innych narzędzi chmurowych (AWS, Azure) i/lub frameworków Big Data (Spark)
  • Umiejętność tworzenia przejrzystych raportów i wizualizacji (matplotlib, seaborn, Looker, Data Studio)
  • Umiejętność współpracy w interdyscyplinarnym zespole
  • Dobre zdolności komunikacyjne, w tym prezentowania wyników i rekomendacji
  • Samodzielność i proaktywne podejście do rozwiązywania problemów

To oferujemy:

  • Współpracę w oparciu o kontrakt menadżerski/B2B lub umowę o pracę
  • Pracę w wybranym trybie: stacjonarnym/ hybrydowym
  • Pracę w stabilnej firmie, u lidera w zakresie usług outsourcingowych
  • Przyjazne środowisko pracy pełne wyzwań i ambitnych zadań
  • Możliwość współpracy z ekspertami w swojej dziedzinie
  • Opiekę medyczną dostępną na preferencyjnych warunkach
  • Ubezpieczenie dostępne na preferencyjnych warunkach
  • Kartę sportową dostępną na preferencyjnych warunkach
  • Firmowe inicjatywy sportowe
  • Platformę e-learningową z pakietem szkoleń
  • Parking dla pracowników
  • Nowoczesną przestrzeń biurową
  • Inicjatywy dobroczynne (Kiermasze charytatywne, zbiórki krwi etc.)
  • Działania wellbeingowe (Dni Zdrowia, Dni Rodziny, Rabaty na pakiety/vouchery na badania)
  • Firmową bibliotekę

Tags & focus areas

Used for matching and alerts on DevFound
Machine Learning Data Science Data Engineer Ai
Common Questions

Frequently asked questions

Quick answers about how DevFound's AI matching, resumes, and referrals work.

DevFound's AI Copilot ingests your profile, goals, and live job data to deliver curated matches in seconds. Every match includes a resume variant, suggested referrals, and interview prep so you can act immediately. The more feedback you provide, the sharper the Copilot becomes.

AI-led job searches shrink the hours spent sifting through boards and formatting resumes. DevFound pairs automation with your personal outreach, so you reserve energy for interviews and negotiation. Traditional networking still matters, but AI gives you a lift before you even send a message.

Modern AI roles expect comfort with production-grade code, data fluency, and practical ML tooling. The strongest candidates pair deep technical chops with storytelling—translating model impact to product, GTM, and exec partners. Continuous learning keeps you ahead as stacks evolve.

DevFound rewards active seekers. Keep your profile fresh, respond to match quality prompts, and enable alerts so you never miss a role. The AI prioritizes companies and teams that align with your feedback, accelerating both introductions and interview invites.

High-density tech hubs continue to host the deepest AI talent pools, yet distributed teams are catching up fast. Use DevFound filters to hone in on onsite, hybrid, or fully remote roles and watch openings expand across time zones.

DevFound aggregates thousands of remote AI openings and flags the nuances—core hours, async culture, and visa needs—up front. The Copilot also recommends how to position your distributed work experience so hiring managers know you can thrive on a remote team.