Data Scientist – Python & Cloud Data Platforms (f/m/x)

Regular,
Senior

Remote,
Hybrid,
Office

Multiple locations Show all

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 Data Platforms XGBoost Pandas NumPy Scikit-learn

Nice to have

Palantir Foundry Snowflake Microsoft Fabric Natural Language Processing LLM MLflow Power BI Apache Spark Time Series Forecasting

We’re looking for data scientists who turn ambiguous business questions into models and analyses that actually get used. You’ll frame the problem, wrangle the data, build and validate models, and — just as importantly — explain what the numbers mean to people who don’t speak Python. Your day-to-day will revolve around the classic Python data stack: pandas, NumPy, and scikit-learn.

You’ll also work on modern enterprise data platforms — running notebooks and lakehouse workloads in Microsoft Fabric, building pipelines and operational applications in Palantir Foundry, and deploying analytics on Azure, AWS, or GCP. The science matters, but so does making it work inside a real organization’s data ecosystem.

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

Translate business problems into analytical solutions: define hypotheses, choose metrics, and select the right modeling approach for the question at hand
Explore, clean, and prepare data using Python (pandas, NumPy), working with structured and semi-structured sources of varying quality
Build, validate, and tune machine learning models for classification, regression, forecasting, segmentation, and recommendation using scikit-learn, XGBoost, and statsmodels
Design and analyze experiments: A/B tests, statistical hypothesis testing, and causal analysis that hold up to scrutiny
Work hands-on with enterprise data platforms such as Microsoft Fabric (lakehouses, notebooks, semantic models) and Palantir Foundry (pipelines, ontology, operational workflows)
Communicate findings through clear visualizations, dashboards, and narratives tailored to technical and non-technical stakeholders alike
Collaborate with data engineers on data availability and quality, and with ML/AI engineers to move models from notebook to production
Monitor deployed models for drift and degradation, and own the retraining and improvement cycle

Requirements

At least 4 years in data science or applied analytics, with models and analyses that made it past the prototype stage
Strong Python skills across the standard data stack (pandas, NumPy, scikit-learn)
Solid statistical foundations: hypothesis testing, regression, experimental design, and knowing when a result is real versus noise
Knowledge of 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)
Ability to communicate analytical results clearly to business stakeholders and influence decisions with data
Familiarity with working autonomously while collaborating effectively with data engineers, architects, and product teams
Fluent English, both written and spoken
Fluent Polish required
Residing in Poland required

Nice to have

Production experience with Microsoft Fabric or Palantir Foundry certification (Foundry Data Engineer / Data Scientist tracks)
Experience with time series forecasting, NLP, recommender systems, or exposure to LLM-based workflows
Familiarity with MLOps practices: MLflow, experiment tracking, model versioning, and CI/CD for ML
Experience with Power BI or other BI tools, and distributed processing with Spark/PySpark

Job no. JOB-VRZ39

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 Data Platforms XGBoost Pandas NumPy Scikit-learn

Буде перевагою

Palantir Foundry Snowflake Microsoft Fabric Natural Language Processing LLM MLflow Power BI Apache Spark Time Series Forecasting

Ми шукаємо дата-сайентістів, які перетворюють неоднозначні бізнес-запитання на моделі та аналізи, які дійсно використовуються. Ви формуватимете проблему, оброблятимете дані, створюватимете та валідуватимете моделі, а також — що не менш важливо — пояснюватимете значення цифр людям, які не володіють Python. Ваш щоденний інструментарій базуватиметься на класичному стеку Python для роботи з даними: pandas, NumPy та scikit-learn.

Ви також працюватимете з сучасними корпоративними платформами даних — запускатимете ноутбуки та навантаження lakehouse у Microsoft Fabric, створюватимете пайплайни та операційні застосунки в Palantir Foundry, а також розгортатимете аналітику на Azure, AWS або GCP. Наука важлива, але не менш важливо, щоб усе працювало в екосистемі даних реальної організації.

Що ми пропонуємо:

AI Grant — припиніть говорити про AI і почніть його створювати. Наш AI Grant надає вам виділений бюджет і ресурси, щоб втілити вашу найсміливішу AI-ідею у робочий проєкт, підтриманий двома оплачуваними тижнями, присвяченими лише цьому.

AI Center of Excellence — працюйте поруч зі спеціалістами з агентного AI, суверенного AI, генеративного та дискримінативного AI. Це не ізольована команда — це люди, у яких ви щодня вчитиметесь і з якими будете створювати.

Ваші інструменти, ваш вибір — повний доступ до інструментів розробки з AI, включно з Claude, Cursor та GitHub Copilot. Обирайте те, що найкраще підходить вам.

Різноманітність реальних проєктів — від генеративного AI для відповідності юридичним документам до агентних систем у виробничих середовищах, корпоративних AI-платформ, комп’ютерного зору та автономного водіння. Вам не буде нудно.

Підтримка конференцій та виступів — хочете відвідувати конференції? Ми вас підтримаємо. Хочете виступати на них? Ще краще — ми забезпечимо вам час для підготовки та бонуси.

Завдання

Перекладати бізнес-проблеми в аналітичні рішення: формулювати гіпотези, обирати метрики та підходящий метод моделювання для конкретного завдання
Досліджувати, очищувати та готувати дані за допомогою Python (pandas, NumPy), працюючи зі структурованими та напівструктурованими джерелами різної якості
Створювати, валідувати та налаштовувати моделі машинного навчання для класифікації, регресії, прогнозування, сегментації та рекомендацій, використовуючи scikit-learn, XGBoost та statsmodels
Проєктувати та аналізувати експерименти: A/B тести, статистичне тестування гіпотез та причинно-наслідковий аналіз, які витримують перевірку
Працювати безпосередньо з корпоративними платформами даних, такими як Microsoft Fabric (lakehouses, notebooks, semantic models) та Palantir Foundry (pipelines, ontology, operational workflows)
Комунікувати результати через чіткі візуалізації, дашборди та оповіді, адаптовані як для технічних, так і для нетехнічних стейкхолдерів
Співпрацювати з інженерами даних щодо доступності та якості даних, а також з ML/AI інженерами для перенесення моделей з ноутбука у продакшн
Моніторити розгорнуті моделі на предмет дрейфу та деградації, а також відповідати за цикл повторного навчання та покращення

Наші очікування

Щонайменше 4 роки досвіду в data science або прикладній аналітиці, з моделями та аналізами, які вийшли за межі прототипу
Впевнені навички Python у стандартному стеку для роботи з даними (pandas, NumPy, scikit-learn)
Міцна статистична база: тестування гіпотез, регресія, дизайн експериментів, а також розуміння, коли результат є справжнім, а коли — шумом
Знання принаймні однієї хмарної/даних платформи та її компонентів для data science — 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)
Здатність чітко комунікувати аналітичні результати бізнес-стейкхолдерам та впливати на рішення за допомогою даних
Знайомство з автономною роботою при ефективній співпраці з інженерами даних, архітекторами та продуктовими командами
Вільне володіння англійською мовою, як письмово, так і усно
Обов’язкове вільне володіння польською мовою
Обов’язкове проживання в Польщі

Буде перевагою

Досвід роботи в продакшні з Microsoft Fabric або сертифікація Palantir Foundry (треки Foundry Data Engineer / Data Scientist)
Досвід прогнозування часових рядів, NLP, рекомендаторних систем або знайомство з робочими процесами на основі LLM
Знайомство з практиками MLOps: MLflow, відстеження експериментів, версіонування моделей та CI/CD для ML
Досвід роботи з Power BI або іншими BI-інструментами, а також розподіленою обробкою з Spark/PySpark

Вакансія № JOB-VRZ39

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

Data Scientist – Python & Cloud Data Platforms (f/m/x)

Get to know Sii better

Get to know Sii better

Apply for