Weź udział w rozwijaniu platformy eurocash.pl, która jest największym serwisem e-commerce B2B w Polsce dla handlu niezależnego. Grupa Eurocash to polska firma, która od ponad 27 lat zajmuje się hurtową dystrybucją żywności i innych produktów szybko zbywalnych. Pomaga rozwijać się niezależnym przedsiębiorcom i zapewnia innowacyjne modele współpracy oraz narzędzia wspierające. Jednym z najbardziej strategicznych jest właśnie platforma eurocash.pl, którą nieustannie rozwijamy.
Lead Data Scientist
WarszawaSprawdź co możemy Ci zaoferować!
dofinansowanie do kart sportowych
opieka medyczna
ubezpieczenie na życie
karty przedpłacone
biblioteka firmowa
konkursy
Jesteś ciekawy/a, jak będzie wyglądała Twoja praca? Twoje zadania to:
- Wspieranie budowy i zarządzania widokiem danych w systemach platformy e-commerce eurocash.pl. Wyznaczanie kierunków rozwoju danych analitycznych,
- Tworzenie i monitorowanie modeli scoringowych poprawiających efektywność działań, głównie w obszarze procesów CRM,
- Rekomendacje zmian w kodzie procesów i wskazywanie punktów do poprawienia efektywności poprzez systemy automatycznej rekomendacji wraz z prowadzeniem dokumentacji w oparciu o Confluence,
- Aktywne uczestniczenie w procesach zmian kodu Python w oparciu o DevOps Azure, Znajomość rozproszonych systemów kontroli wersji wskazana,
- Zarządzanie testami automatycznymi i monitoring pipeline w oparciu o Azure DevOps,
- Prowadzenie dokumentacji realizowanych zmian w procesach poprzez platformę Jira,
- Monitorowanie jakości danych w realizowanych procesach CRM,
- Ścisła współpraca z zespołem ekspertów w obszarze pozyskiwania zweryfikowanych źródeł danych o zachowaniach i charakterystykach klientów eurocash.pl,
- Współpraca z osobami odpowiedzialnymi za poszczególne obszary biznesowe w eurocash.pl (e-commerce, marketing & UX) by identyfikować ich cele i wyzwania w kontekście rozwiązań analitycznych.
Dołącz do naszego
zespołu, jeśli:
zespołu, jeśli:
- Umiejętność w tworzeniu zapytań i manipulowaniu danym za pomocą SQL i Python (wskazane Numpy, pandas, seaborn, SciPy, pySpark i Scikit-learn, ggplot),
- Doświadczenie w tworzeniu modeli analitycznych, umiejętność posługiwania się narzędziami (Databricks, DevOps, Azure) lub gotowość do nauki i rozwoju w tym zakresie,
- Doświadczenie w obszarze Data science,
- Obsługa AML Azure mile widziana,
- Znajomość IBM SPSS Modeler/SAS EG/Matlab/Statistica mile widziana,
- Znajomość technik modelowania predykcyjnego, sieci neuronowe, algorytm CART regresja liniowa, xgboost,
- Doświadczenie pracy z narzędziami typu Jira i Confluence,
- Ukończone studia magisterskie na jednym z kierunków ścisłych takich jak: matematyka, metody ilościowe, informatyka, statystyka i fizyka
