Senior Data Scientist – Optimization & Machine Learning

ITELENCE to szybko rozwijająca się firma wspierająca swoich międzynarodowych klientów w ich biznesowej i cyfrowej transformacji.

• Minimum 8 lat doświadczenia w obszarze Data Science, Operations Research lub pokrewnym.
• Bardzo dobra znajomość metod optymalizacji, w szczególności MILP, VRP oraz scheduling.
• Praktyczne doświadczenie w pracy z solverami optymalizacyjnymi, w szczególności Gurobi.
• Bardzo dobra znajomość Python oraz SQL.
• Doświadczenie w stosowaniu Machine Learning w praktycznych rozwiązaniach biznesowych.
• Doświadczenie w budowaniu modeli predykcyjnych oraz feature engineering.
• Umiejętność łączenia modeli Machine Learning z rozwiązaniami optymalizacyjnymi.
• Doświadczenie w przekładaniu problemów biznesowych na modele analityczne i optymalizacyjne.
• Doświadczenie w pracy z dużymi zbiorami danych oraz procesami data processing.
• Znajomość środowisk chmurowych, szczególnie Azure i Databricks.
• Umiejętność analizy i rozwiązywania problemów związanych z wydajnością oraz jakością modeli i danych.
• Dobra znajomość języka angielskiego.

Nice to have:

• Znajomość dużych, skalowalnych problemów optymalizacyjnych.
• Doświadczenie w stosowaniu metod heurystycznych i metaheurystycznych.
• Doświadczenie z rozproszonym przetwarzaniem danych.
• Doświadczenie w projektowaniu i wdrażaniu modeli analitycznych w środowiskach produkcyjnych.

• Projektowanie, rozwój i optymalizacja modeli decyzyjnych z wykorzystaniem metod optymalizacji matematycznej, w szczególności MILP oraz metod heurystycznych.
• Rozwiązywanie problemów optymalizacyjnych związanych m.in. z routingiem, harmonogramowaniem oraz alokacją zasobów.
• Praca z solverami optymalizacyjnymi, w szczególności Gurobi.
• Wykorzystanie metod Machine Learning do wspierania systemów decyzyjnych, w tym predictive modeling oraz feature engineering.
• Integracja modeli Machine Learning z modelami optymalizacyjnymi i budowanie kompleksowych rozwiązań wspierających procesy decyzyjne.
• Przekładanie wymagań biznesowych i operacyjnych na modele analityczne oraz problemy optymalizacyjne.
• Analiza ograniczeń biznesowych i operacyjnych oraz identyfikowanie kompromisów pomiędzy kosztami, poziomem obsługi i wykonalnością operacyjną.
• Diagnozowanie i rozwiązywanie problemów związanych z modelami, w tym infeasibility, wydajnością modeli oraz jakością danych.
• Projektowanie, rozwój i utrzymanie procesów przetwarzania danych z wykorzystaniem Python i SQL.
• Praca ze środowiskami chmurowymi, w szczególności Azure i Databricks.
• Walidacja danych wejściowych, identyfikowanie braków i niespójności oraz dbanie o jakość danych wykorzystywanych przez modele.
• Analiza wyników modeli oraz ich ciągła optymalizacja pod kątem jakości, skalowalności i zastosowania biznesowego.
• Współpraca z zespołami technicznymi i biznesowymi przy definiowaniu oraz rozwijaniu rozwiązań analitycznych.