Должность: Data Scientist
Местоположение: Варшава / onsite
Компенсация: 180 000 – 330 000 PLN в год
Samba — компания, занимающаяся анализом медиа. Мы в реальном времени, в больших масштабах и на каждом экране знаем, что мир смотрит, читает и о чем думает. Наши данные существуют с согласия более миллиарда человек, организованные в наиболее полную картину потребительского внимания, когда-либо созданную. Крупнейшие мировые бренды используют эту картину для принятия более обоснованных решений. Мы считаем, что это самый интересный набор данных на планете, потому что он наиболее релевантен культурно.
В качестве Data Scientist среднего уровня в Samba в Варшаве вы будете самостоятельно управлять сквозной реализацией значимых проектов по обработке данных с минимальным руководством. Вы надежный, автономный сотрудник с глубокими знаниями по крайней мере в одной из основных областей Samba — измерении или моделировании аудитории — и техническими возможностями для создания готовых к производству решений с использованием современных методологий ML и AI. Вы будете тесно сотрудничать с коллегами, продуктовыми командами и инженерами, а также играть активную роль в наставничестве младших специалистов по обработке данных в команде.
Что вы будете делать:
- Самостоятельно управлять сквозной реализацией значимых проектов по обработке данных — от определения области проблемы и разработки подхода до развертывания в производстве
- Принимать обоснованные, самостоятельно выработанные решения по методологии, выбору модели и оценке; четко документировать их в технических документах, охватывающих постановку задачи, подход, метрики и временные рамки
- Руководить разработкой решений для собственных инициатив; разбивать сложные эпики на четко определенные пользовательские истории с четкими критериями приемки, применяя лучшие практики DataOps и MLOps на протяжении всего процесса — отслеживание экспериментов, оркестрация конвейеров, мониторинг моделей и воспроизводимость
- Создавать качественный код Python и PySpark на Databricks, готовый к производству — хорошо протестированный, документированный и многоразовый — и реализовывать расширенные рабочие процессы ML и AI, включая разрешение сущностей, вероятностную привязку записей, сопоставление на основе вложений, семантическое сходство и конвейеры, дополненные LLM
- Разрабатывать и поддерживать многоразовые инструменты, библиотеки и документацию, которые повышают эффективность команды и технические стандарты; проводить обзоры кода с конструктивной, конкретной обратной связью, которая повышает планку
- Наставлять младших специалистов по обработке данных в техническом исполнении, качестве кода и карьерном развитии; проводить внутренние презентации или семинары по темам ML
- Сотрудничать в кросс-функциональном порядке с отделами продукта, инженерии и эксплуатации — преобразовывать бизнес-требования в технические спецификации, сотрудничать с инженерами данных в разработке масштабируемых конвейеров и участвовать в кросс-функциональных обзорах дизайна и рабочих группах
Кто вы:
- Требуется степень бакалавра в области статистики, науки о данных, компьютерных наук, математики или смежной количественной области; степень магистра сильно предпочтительна
- 3–5 лет практического опыта в области науки о данных с подтвержденной способностью самостоятельно управлять и выполнять сложные многоэтапные проекты
- Продвинутый Python с кодом, тестированием и документацией производственного качества; уверенное знание SQL и PySpark для наборов данных объемом миллиарды строк
- Рабочие процессы Databricks, Delta Lake и оркестрация заданий; практическое знание облачных платформ (AWS или GCP)
- Твердое знание основных ML — регрессии, классификации, кластеризации, оценки моделей и экспериментального дизайна — применительно к сложным, высокообъемным данным
- Опыт работы с практиками MLOps: отслеживание экспериментов, оркестрация конвейеров (Airflow) и воспроизводимое развертывание моделей
- Опыт работы с современными методологиями AI: RAG-системы, модели, дополненные LLM, векторные базы данных и семантический поиск
- Отличные коммуникативные навыки — способность четко излагать техническую работу в документации, пользовательских историях и кросс-функциональных обсуждениях
- Подтвержденная способность наставлять младших специалистов по обработке данных и вносить вклад в командные стандарты
Предпочтительные навыки:
- Практический опыт в построении графов знаний, разрешении сущностей или семантическом моделировании данных (RDF, OWL, SPARQL или эквивалентные графовые фреймворки)
- Знакомство с вероятностной привязкой записей, подходами к графам идентификации или сопоставлением сущностей на основе вложений в масштабе
- Опыт работы с методами причинно-следственного анализа (A/B-тестирование, синтетический контроль, моделирование прироста)
- Опыт работы с задачами дедупликации, обогащения или сопоставления веб-данных с данными ТВ
- Опыт работы в области медиа, ad tech или измерений — просмотр ТВ (данные ACR/STB), моделирование цифровой аудитории, кроссплатформенные измерения (линейные + CTV/OTT) или разрешение идентификации в средах с ограниченной конфиденциальностью
- Знакомство с ландшафтом поставщиков услуг измерения и идентификации (Nielsen, Comscore, LiveRamp, The Trade Desk)
Samba является работодателем, предоставляющим равные возможности. Мы ценим разнообразие и стремимся создавать инклюзивную среду для всех сотрудников. Мы стремимся способствовать общению друг с другом, отражать сообщества, которые мы обслуживаем, и решать значимые проекты, которые оказывают реальное влияние.
Samba может собирать личную информацию непосредственно от вас, как от соискателя, Samba также может получать личную информацию от третьих сторон, например, в связи с проверкой биографических данных, трудоустройства или рекомендаций, в соответствии с применимым законодательством. Для получения более подробной информации, пожалуйста, ознакомьтесь с Политикой конфиденциальности Samba для соискателей. Для жителей ЕС Samba Inc. является контролером данных.
