This offer base language is English. Translate into Ukrainian.

This translation is generic and may include errors. Show original text

Technologies & tools

Must have

Cloud Computing Python Pandas XGBoost Scikit-learn Data Platforms NumPy

Nice to have

MLOps GenAI LLM Palantir Foundry Microsoft Fabric

We’re looking for a technical lead who can do two hard things at once: keep a team of data scientists shipping work that holds up to scrutiny, and stay close enough to the code to know when it doesn’t. You’ll own the technical direction of data science projects end-to-end — from framing the problem with the client to signing off on the modeling approach, reviewing the work, and making sure what gets delivered actually runs.

This is a hands-on role. You’ll still write Python, still challenge model choices, still dig into why the metrics look too good. But your biggest impact will come through others — setting standards, mentoring the team, and making the technical calls that keep projects on track across platforms like Microsoft Fabric, Palantir Foundry, Databricks, and the major clouds.

What we offer:

AI Grant — Stop talking about AI and start building it. Our AI Grant gives you dedicated budget and resources to turn your wildest AI idea into a working project, backed by two paid weeks to focus on nothing else.

AI Center of Excellence — Work alongside specialists in agentic AI, sovereign AI, generative and discriminative AI. This isn’t a siloed team — it’s the people you’ll learn from and build with daily.

Your tools, your choice — Full access to AI-powered development tools including Claude, Cursor, and GitHub Copilot. Pick what works best for you.

Real project variety — From generative AI for legal document compliance, through agentic systems in manufacturing environments, to enterprise-scale AI platforms, computer vision, and autonomous driving. You won’t get bored.

Conference and speaking support — Want to attend conferences? We’ll back you. Want to speak at them? Even better — we’ll support you with dedicated preparation time and bonuses.

Your tasks

Own the technical direction of data science engagements: solution design, modeling approach, validation strategy, and delivery quality
Lead and mentor a team of data scientists — code reviews, methodology reviews, career development, and raising the bar on what "done" means
Stay hands-on: prototype approaches, unblock the team on hard modeling problems, and contribute production-grade Python where it matters most
Translate client business problems into scoped, estimable data science workstreams, and push back when the problem doesn’t need a model
Set and enforce engineering standards for the team: reproducibility, experiment tracking, testing, and documentation
Guide platform decisions and delivery across cloud/data ecosystems — Microsoft Fabric, Palantir Foundry, Databricks, Snowflake, and native Azure/AWS/GCP services
Work with AI Architects, data engineers, and client stakeholders to align technical decisions with business outcomes and timelines
Represent the team in front of clients: present results, defend methodology, and manage technical expectations

Requirements

At least 6 years in data science with a track record of models shipped to production, including a minimum of 2 years leading or mentoring other data scientists
Deep, hands-on Python skills across the standard data stack (pandas, NumPy, scikit-learn, XGBoost) — you can still review and write the hard parts yourself
Strong statistical and ML foundations: experimental design, validation methodology, and the judgment to spot results that won’t survive contact with reality
Familiarity with at least one cloud/data platform and its data science components — Azure (Microsoft Fabric, Azure Machine Learning), AWS (SageMaker), GCP (Vertex AI, BigQuery ML), Snowflake (Snowpark ML, Cortex), Databricks (MLflow, Mosaic AI), or Palantir (Foundry Code Workspaces, Foundry ML, AIP)
Experience leading delivery in a client-facing or consulting context: scoping, estimation, and managing technical risk
Strong communication skills — able to defend a methodology to a technical audience and explain its business impact to a non-technical one
Fluent English (both written and spoken)
Fluent Polish required
Residing in Poland required

Nice to have

Production experience with Microsoft Fabric or Palantir Foundry, or relevant platform certifications
Experience with MLOps at team scale: CI/CD for ML, model registries, monitoring, and governance
Exposure to GenAI/LLM projects and judgment about where they do — and don’t — belong in a data science solution
Public technical presence: conference talks, publications, or open-source contributions

Job no. 260612-02LZT

Sii ensures that all hiring decisions are made solely on the basis of qualifications and competence. We are committed to equal and fair treatment of all, regardless of legally protected characteristics. At Sii, we promote a diverse and inclusive work environment, in full compliance with applicable anti-discrimination laws.

Технології

Необхідні навички

Cloud Computing Python Pandas XGBoost Scikit-learn Data Platforms NumPy

Буде перевагою

MLOps GenAI LLM Palantir Foundry Microsoft Fabric

Ми шукаємо технічного керівника, який зможе одночасно виконувати два складні завдання: забезпечувати, щоб команда аналітиків даних виконувала роботу, яка витримує ретельну перевірку, та залишатися настільки близько до коду, щоб вчасно помічати, коли це не так. Ви будете відповідати за технічне керівництво проектами з аналізу даних від початку до кінця — від формулювання проблеми разом із клієнтом до затвердження підходу до моделювання, перевірки роботи та забезпечення того, щоб те, що було надано, насправді працювало.

Це практична роль. Ви й надалі писатимете на Python, критично оцінюватимете вибір моделей та досліджуватимете, чому показники виглядають занадто добре. Але найбільший вплив ви матимете через інших — встановлюючи стандарти, наставляючи команду та приймаючи технічні рішення, що забезпечують успішну реалізацію проектів на таких платформах, як Microsoft Fabric, Palantir Foundry, Databricks та основних хмарних сервісах.

Що ми пропонуємо:

Грант на ШІ — Припиніть говорити про ШІ та почніть його створювати. Наш грант на ШІ надає вам спеціальний бюджет та ресурси, щоб перетворити вашу найсміливішу ідею щодо ШІ на робочий проєкт, підкріплений двома оплачуваними тижнями, щоб ви могли зосередитися виключно на цьому.

Центр передового досвіду в галузі ШІ — працюйте пліч-о-пліч із фахівцями з агентного ШІ, суверенного ШІ, генеративного та дискримінативного ШІ. Це не ізольована команда — це люди, від яких ви будете вчитися та з якими будете працювати щодня.

Ваші інструменти, ваш вибір — повний доступ до інструментів розробки на базі ШІ, включаючи Claude, Cursor та GitHub Copilot. Обирайте те, що найкраще підходить саме вам.

Справжня різноманітність проєктів — від генеративного ШІ для забезпечення відповідності юридичних документів, через агентні системи у виробничих середовищах, до платформ ШІ корпоративного масштабу, комп’ютерного зору та автономного водіння. Вам не буде нудно.

Підтримка у участі в конференціях та виступів — Хочете відвідувати конференції? Ми вас підтримаємо. Хочете виступати на них? Ще краще — ми надамо вам спеціальний час на підготовку та бонуси.

Завдання

Відповідати за технічне керівництво проектами у сфері аналізу даних: розробка рішень, підходи до моделювання, стратегія валідації та якість результатів
Керуйте та наставляйте команду науковців з даних — перевіряйте код, методологію, сприяйте кар’єрному розвитку та підвищуйте планку того, що означає «виконано»
Залишатися на практиці: створювати прототипи підходів, допомагати команді вирішувати складні проблеми моделювання та надавати готовий до використання Python-код там, де це найважливіше
Перетворювати бізнес-проблеми клієнтів на чітко окреслені та оцінювані робочі потоки з науки про дані, а також відмовлятися від створення моделі, якщо проблема цього не вимагає
Встановлювати та дотримуватися інженерних стандартів для команди: відтворюваність, відстеження експериментів, тестування та документація
Керуйте рішеннями щодо платформ та їх впровадженням у хмарних/даних екосистемах — Microsoft Fabric, Palantir Foundry, Databricks, Snowflake та нативних сервісах Azure/AWS/GCP
Співпрацювати з архітекторами ШІ, інженерами даних та зацікавленими сторонами з боку клієнтів, щоб узгодити технічні рішення з бізнес-результатами та термінами
Представляти команду перед клієнтами: презентувати результати, обґрунтовувати методологію та керувати технічними очікуваннями

Наші очікування

Щонайменше 6 років досвіду роботи в галузі аналізу даних із підтвердженим досвідом впровадження моделей у виробництво, у тому числі щонайменше 2 роки на керівних посадах або в якості наставника для інших аналітиків даних
Глибокі практичні навички роботи з Python у стандартному стеку даних (pandas, NumPy, scikit-learn, XGBoost) — ви все ще можете самостійно перевіряти та писати складні частини
Міцні основи статистики та машинного навчання: експериментальне проектування, методологія валідації та здатність розпізнавати результати, які не витримають перевірки реальністю
Знання принаймні однієї хмарної/даних платформи та її компонентів для науки про дані — Azure (Microsoft Fabric, Azure Machine Learning), AWS (SageMaker), GCP (Vertex AI, BigQuery ML), Snowflake (Snowpark ML, Cortex), Databricks (MLflow, Mosaic AI) або Palantir (Foundry Code Workspaces, Foundry ML, AIP)
Досвід керівництва проектами в контексті роботи з клієнтами або консалтингу: визначення обсягу робіт, оцінка та управління технічними ризиками
Сильні комунікативні навички — здатність обґрунтувати методологію перед технічною аудиторією та пояснити її вплив на бізнес нетехнічній аудиторії
Вільне володіння англійською мовою (як письмовою, так і усною)
Вільне володіння польською мовою обов’язкове
Необхідне проживання в Польщі

Буде перевагою

Досвід роботи з Microsoft Fabric або Palantir Foundry, або відповідні сертифікати щодо цих платформ
Досвід роботи з MLOps на рівні команди: CI/CD для ML, реєстри моделей, моніторинг та управління
Досвід роботи з проектами GenAI/LLM та здатність оцінювати, де вони мають — а де не мають — місце в рішеннях з науки про дані
Публічна технічна активність: виступи на конференціях, публікації або внески в проекти з відкритим кодом

Вакансія № 260612-02LZT

Automating financial analysis with AI

Quality Control Center for ABB – gaining control over IT system quality

Berlingske Media enters the digital-first era – platform modernization with Sii Poland

E-commerce modernization to support growth and smooth shopping experience

Technical Lead — Data Science (f/m/x)

Get to know Sii better

Get to know Sii better

Apply for