Senior Data Scientist

Technologie, których używamy

Mile widziane

• MLOps
• NumPy
• Python
• SciPy
• Pandas

O projekcie

Projekt realizowany dla klienta z sektora przemysłowego w Wielkiej Brytanii koncentruje się na wykorzystaniu Data Science i Machine Learning do analizy oraz optymalizacji procesów produkcyjnych.

Poszukujemy Senior Data Scientist / AI/ML Engineer, który dołączy do istniejącego zespołu i będzie odpowiadać za analitykę oraz modelowanie predykcyjne na podstawie przemysłowych danych produkcyjnych, procesowych, sensorycznych i szeregów czasowych.

Celem projektu jest poprawa wydajności produkcji oraz ograniczenie odpadów produkcyjnych poprzez praktyczne zastosowanie modeli predykcyjnych i rozwiązań Machine Learning.

Twój zakres obowiązków

• Analiza danych produkcyjnych, procesowych, sensorycznych i szeregów czasowych.
• Tworzenie i wdrażanie modeli Machine Learning oraz modeli predykcyjnych.
• Przewidywanie jakości produktów i ograniczanie odpadów produkcyjnych.
• Optymalizacja procesów produkcyjnych i parametrów procesowych.
• Wykrywanie anomalii oraz modelowanie predykcyjne wspierające utrzymanie predykcyjne.
• Współpraca z zespołami operacyjnymi oraz prezentowanie wyników i rekomendacji klientowi.

Nasze wymagania

• Doświadczenie w przemyśle procesowym: udokumentowane doświadczenie w stosowaniu Machine Learning w przemyśle ciężkim lub ciągłym, np. w branży papierniczej, stalowej i metalurgicznej, chemicznej, rafineryjnej, szklarskiej lub farmaceutycznej.
• Przemysłowe dane sensoryczne i szeregi czasowe: praktyczne doświadczenie w pracy z wysokoczęstotliwościowymi, zaszumionymi danymi z systemów historian/SCADA/telemetrycznych, uwzględniające m.in. dryf sensorów, brakujące dane i ciągłe tworzenie cech dla szeregów czasowych.
• Doświadczenie w modelowaniu predykcyjnym: praktyczna znajomość tworzenia i wdrażania modeli w co najmniej dwóch z poniższych obszarów:
• Ograniczanie odpadów produkcyjnych i przewidywanie jakości produktów (soft sensors, virtual metrology).
• Optymalizacja parametrów procesowych i maksymalizacja uzysku produkcyjnego.
• Monitorowanie stanu urządzeń, wykrywanie anomalii lub utrzymanie predykcyjne (PdM).
• Python i biblioteki ML: bardzo dobra znajomość bibliotek wykorzystywanych w Data Science, w tym pandas, polars, NumPy i SciPy, a także klasycznych metod Machine Learning i gradient boosting, takich jak LightGBM, XGBoost, CatBoost i scikit-learn, oraz bibliotek do analizy szeregów czasowych.
• Samodzielność i współpraca z klientem: umiejętność przekładania niejednoznacznych problemów operacyjnych na konkretne zadania analityczne, bezpośredniej współpracy z inżynierami zakładowymi i zespołami operacyjnymi oraz jasnego prezentowania wyników.
• Język angielski: poziom minimum B2.
• Kluczowe technologie i umiejętności: MLOps, Machine Learning, NumPy, Pandas, Predictive Modelling, Python, Time Series, XGBoost, scikit-learn.

To oferujemy

• Stawka: 190-230 zł/h netto + VAT na B2B
• Czas trwania: początkowo 3–4 miesiące, z potencjałem na kolejne podobne projekty międzynarodowe.
• Model pracy: zdalnie.
• Podróże służbowe: możliwość dwóch wyjazdów do Wielkiej Brytanii w trakcie początkowego etapu projektu.
• Proces rekrutacyjny: screening + dwa spotkania z klientem.

SQUARE ONE RESOURCES sp. z o.o.

At Square One Poland we link IT experts with the business. With over 25 years of experience, we specialize in recruitment processes on a global scale. Despite years of experience, we still have a startup DNA and this is our advantage. Our offices are located in London and Warsaw, however, we can reach clients from all over the world, from start-ups to big worldwide corporations.

Tak się u nas pracuje