b_labs is the transformation and digitization arm of B.TECH, on a mission to change the industry as we know it. We spearhead tech innovation at B.TECH, an organization that has been a cornerstone of the Egyptian retail industry. We are the engine powering B.TECH in achieving its goal of becoming the leading omni-channel platform for consumer electronics and appliances in Egypt. By joining b labs, you will get to benefit from a collaborative startup environment, while also enjoying the stability of working within a company that has achieved strong growth year after year. You will be part of a visionary, customer-focused team with an ambitious mission--to become a trailblazer for digital retail within the Middle East.

The Role

We are looking for a Senior Data Scientist to lead the technical strategy for our decisioning engines. You will operate at the intersection of Data Science and Software Engineering, designing high-scale systems that power multiple business lines—from Growth & Pricing to Underwriting & Collections. You will move beyond simple model building to architecting robust, reproducible MLOps pipelines that serve real-time financial decisions.

Responsibilities

Multi-Domain Technical Strategy: Lead the development of ML solutions across diverse contexts, ensuring that models for Credit Risk, Pricing Elasticity, and Collection Optimization utilize shared infrastructure efficiently.
MLOps Architecture: Champion the adoption of modern Model Serving frameworks and Feature Stores. Design workflows that ensure feature consistency between training and real-time inference.
Engineering Standards: Establish rigorous standards for Data Versioning, experiment tracking, and Hyperparameter Optimization, ensuring all research is reproducible and production-ready.
Production Deployment: Oversee the transition of models from notebook environments to low-latency production APIs. Ensure models are wrapped, containerized, and integrated seamlessly with backend services.
Mentorship: Guide the team in best practices for Python software engineering, including testing strategies, code structure, and performance optimization.

Requirements

Experience: 4+ years in Data Science with a strong emphasis on production engineering. Experience in Fintech, Lending, or Risk is highly preferred.
ML Proficiency: Deep understanding of both classical machine learning (Gradient Boosting, Statistical Models) and Deep Learning frameworks.
Production Engineering: Proven track record of deploying models in real-time environments. Familiarity with the concepts of Feature Stores and Model Registries is essential.
Technical Stack: Expert-level Python skills. Strong proficiency in SQL and relational database design.
Strategic Thinking: Ability to translate complex business KPIs (e.g., reducing Non-Performing Loans) into technical ML roadmaps.

The Role

Responsibilities

Multi-Domain Technical Strategy: Lead the development of ML solutions across diverse contexts, ensuring that models for Credit Risk, Pricing Elasticity, and Collection Optimization utilize shared infrastructure efficiently.
MLOps Architecture: Champion the adoption of modern Model Serving frameworks and Feature Stores. Design workflows that ensure feature consistency between training and real-time inference.
Engineering Standards: Establish rigorous standards for Data Versioning, experiment tracking, and Hyperparameter Optimization, ensuring all research is reproducible and production-ready.
Production Deployment: Oversee the transition of models from notebook environments to low-latency production APIs. Ensure models are wrapped, containerized, and integrated seamlessly with backend services.
Mentorship: Guide the team in best practices for Python software engineering, including testing strategies, code structure, and performance optimization.

Requirements

Experience: 4+ years in Data Science with a strong emphasis on production engineering. Experience in Fintech, Lending, or Risk is highly preferred.
ML Proficiency: Deep understanding of both classical machine learning (Gradient Boosting, Statistical Models) and Deep Learning frameworks.
Production Engineering: Proven track record of deploying models in real-time environments. Familiarity with the concepts of Feature Stores and Model Registries is essential.
Technical Stack: Expert-level Python skills. Strong proficiency in SQL and relational database design.
Strategic Thinking: Ability to translate complex business KPIs (e.g., reducing Non-Performing Loans) into technical ML roadmaps.

b_labs — это подразделение B.TECH, занимающееся трансформацией и цифровизацией, миссия которого — изменить индустрию, какой мы ее знаем. Мы являемся движущей силой технологических инноваций в B.TECH, организации, которая является краеугольным камнем египетской розничной индустрии. Мы — двигатель, который помогает B.TECH достичь своей цели стать ведущей омниканальной платформой для бытовой электроники и техники в Египте. Присоединившись к b labs, вы получите преимущества работы в среде стартапа с развитой культурой сотрудничества, а также стабильность работы в компании, которая год за годом демонстрирует сильный рост. Вы станете частью дальновидной, клиентоориентированной команды с амбициозной миссией — стать пионером в области цифровой розничной торговли на Ближнем Востоке.

Роль

Мы ищем Senior Data Scientist, который возглавит техническую стратегию для наших систем принятия решений. Вы будете работать на стыке Data Science и Software Engineering, проектируя масштабируемые системы, которые обслуживают множество бизнес-направлений — от Growth & Pricing до Underwriting & Collections. Вы будете заниматься не просто созданием моделей, а проектированием надежных, воспроизводимых MLOps-пайплайнов, которые обеспечивают принятие финансовых решений в режиме реального времени.

Многопрофильная техническая стратегия: Руководить разработкой ML-решений в разнообразных контекстах, обеспечивая эффективное использование общей инфраструктуры моделями для оценки кредитного риска, ценовой эластичности и оптимизации коллекторской деятельности
Архитектура MLOps: Продвигать внедрение современных фреймворков Model Serving и Feature Store. Разрабатывать рабочие процессы, которые обеспечивают согласованность признаков между обучением и инференсом в реальном времени
Инженерные стандарты: Устанавливать строгие стандарты для Data Versioning, отслеживания экспериментов и Hyperparameter Optimization, гарантируя, что все исследования воспроизводимы и готовы к продакшену
Промышленное внедрение: Контролировать переход моделей из сред ноутбуков в низколатентные продакшен-API. Обеспечивать обертку моделей, контейнеризацию и их бесшовную интеграцию с бэкэнд-сервисами
Менторство: Наставлять команду в лучших практиках Python software engineering, включая стратегии тестирования, структуру кода и оптимизацию производительности

Опыт: Более 4 лет в Data Science с сильным акцентом на production engineering. Опыт работы в Fintech, Lending или Risk является очень предпочтительным
ML Proficiency: Глубокое понимание как классического машинного обучения (Gradient Boosting, Statistical Models), так и фреймворков Deep Learning
Production Engineering: Подтвержденный опыт развертывания моделей в средах реального времени. Знание концепций Feature Store и Model Registry является обязательным
Технический стек: Экспертные навыки Python. Сильное владение SQL и проектированием реляционных баз данных
Стратегическое мышление: Способность преобразовывать сложные бизнес-KPI (например, снижение количества неработающих кредитов) в технические ML-дорожные карты

Senior Data Scientist

Senior Data Scientist

Подходит ли тебе эта вакансия?

Ключевые навыки

Оценка зарплаты

Похожие вакансии

Data scientist (ПВЗ)