Data Scientist

O projekcie:

Poszukujemy doświadczonego specjalisty Data Science, który dołączy do naszego zespołu w innowacyjnym projekcie badawczo-rozwojowym (R&D). Projekt skupia się na zaawansowanej analizie jakości interfejsów użytkownika (UI) oraz automatycznej detekcji i priorytetyzacji defektów przy wykorzystaniu algorytmów uczenia maszynowego (ML).

Za co będziesz odpowiadać?

Twoja rola w projekcie będzie kluczowa i podzielona na trzy główne obszary badawczo-analityczne:

• Opracowywanie strategii transferu wiedzy oraz metod generowania danych syntetycznych w celu poprawy jakości danych uczących.

• Badanie i tworzenie metod semantycznego porównywania stanów interfejsów (UI) z wykorzystaniem embeddingów.

• Projektowanie modeli analizujących wpływ błędów na system i użytkownika końcowego.

• Weryfikacja skuteczności algorytmów na niestandardowych przypadkach testowych oraz badanie korelacji wskaźnika UI Quality Score z ocenami ekspertów.

• Analiza danych z rzeczywistych przypadków użycia (real use-cases) oraz optymalizacja metod i narzędzi analitycznych w środowisku testowym.w projekcie oraz projektowanie metod analizy skuteczności systemu w dynamicznie zmieniających się warunkach.

Wymagania:

• Min. 2 lata komercyjnego doświadczenia na podobnym stanowisku w projektach związanych z Machine Learningiem i analizą danych.

• Biegłość w programowaniu w języku Python oraz bardzo dobra znajomość bibliotek: PyTorch, scikit-learn, NumPy.

• Praktyczne doświadczenie w pracy z embeddingami (np. CLIP) oraz metodami generowania danych syntetycznych.

• Umiejętność projektowania, trenowania i walidacji modeli służących do analizy defektów i jakości systemów informatycznych.

• Znajomość metod porównywania i analizy stanów interfejsu użytkownika (UI).

• Doświadczenie w analizie danych z rzeczywistych przypadków użycia oraz potrafienie korelować twarde metryki z ocenami eksperckimi.

• Znajomość języka angielskiego.

Oferujemy:

• Długofalową współpracę w wymiarze pół etatu (elastyczny grafik, który łatwo pogodzisz z innymi projektami lub uczelnią).

• Udział w nieszablonowym projekcie R&D, gdzie Twoje rozwiązania będą miały realny wpływ na architekturę produktu.