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-WZB39

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 науковців даних, які перетворюють неоднозначні бізнес-запитання в моделі та аналізи, які насправді використовуються. Ви будете формулювати проблему, обробляти дані, створювати та перевіряти моделі, а також — не менш важливо — пояснювати, що означають цифри для людей, які не говорять на Python. Ваш щоденний графік буде зосереджений навколо класичного стеку даних Python: pandas, NumPy та scikit-learn.

Ви також будете працювати на сучасних корпоративних платформах даних — запускати ноутбуки та навантаження lakehouse в Microsoft Fabric, будувати потоки та операційні додатки в Palantir Foundry, а також розгортати аналітику на Azure, AWS або GCP. Наука має значення, але так само важливо, щоб це працювало в реальному екосистемі даних організації.

Що ми пропонуємо:

AI Grant — Припиніть говорити про AI і почніть його створювати. Наш AI Grant надає вам виділений бюджет та ресурси для перетворення вашої найсміливішої ідеї AI в робочий проект, підтримуваний двома оплачуваними тижнями, щоб зосередитися ні на чому іншому.

AI Center of Excellence — Працюйте разом зі спеціалістами в агентному AI, суверенному AI, генеративному та дискримінаційному AI. Це не ізольована команда — це люди, у яких ви будете вчитися та з якими будете будувати щодня.

Ваші інструменти, ваш вибір — Повний доступ до інструментів розробки на базі AI, включаючи Claude, Cursor та GitHub Copilot. Виберіть те, що найкраще підходить для вас.

Різноманітність реальних проектів — Від генеративного AI для відповідності юридичним документам до агентних систем у виробничих середовищах, до платформ AI корпоративного масштабу, комп'ютерного зору та автономного водіння. Вам не буде нудно.

Підтримка конференцій та виступів — Хочете відвідати конференції? Ми вас підтримаємо. Хочете виступати на них? Ще краще — ми підтримаємо вас з виділеним часом на підготовку та бонусами.

Завдання

Перекладати бізнес-проблеми в аналітичні рішення: визначати гіпотези, вибирати метрики та обирати правильний підхід до моделювання для поставленого питання
Досліджувати, очищати та готувати дані за допомогою Python (pandas, NumPy), працюючи зі структурованими та напівструктурованими джерелами різної якості
Створювати, перевіряти та налаштовувати моделі машинного навчання для класифікації, регресії, прогнозування, сегментації та рекомендацій за допомогою scikit-learn, XGBoost та statsmodels
Проектувати та аналізувати експерименти: A/B тести, статистичне тестування гіпотез та причинний аналіз, які витримують перевірку
Працювати безпосередньо з корпоративними платформами даних, такими як Microsoft Fabric (lakehouses, notebooks, семантичні моделі) та Palantir Foundry (потоки, онтологія, операційні робочі процеси)
Комунікувати результати через чіткі візуалізації, інформаційні панелі та наративи, адаптовані для технічних та нетехнічних зацікавлених сторін
Співпрацювати з інженерами даних щодо доступності та якості даних, а також з інженерами ML/AI для перенесення моделей з ноутбука в продукцію
Моніторити розгорнуті моделі на предмет зсуву та деградації, а також відповідати за цикл повторного навчання та вдосконалення

Наші очікування

Щонайменше 4 роки досвіду в науці про дані або прикладній аналітиці, з моделями та аналізами, які пройшли стадію прототипу
Сильні навички Python у стандартному стеку даних (pandas, NumPy, scikit-learn)
Солідні статистичні основи: тестування гіпотез, регресія, експериментальний дизайн та знання, коли результат є реальним, а коли шумом
Знання принаймні однієї хмарної/даних платформи та її компонентів 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)
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 командами продуктів
Вільне володіння англійською, як письмовою, так і усною
Вільне володіння польською мовою обов'язкове
Проживання в Польщі обов'язкове

Буде перевагою

Досвід роботи з Microsoft Fabric або сертифікація Palantir Foundry (треки Foundry Data Engineer / Data Scientist)
Досвід роботи з прогнозуванням часових рядів, NLP, системами рекомендацій 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-WZB39

Sorry, your results cannot be shown

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

Get to know Sii better

Get to know Sii better

Apply for