Data Scientist – Catalog Quality and Selection

Allegro

full-time

Posted on: 1/15/2026

Location Type: Hybrid

Location: Warszawa • Poland

✨ AI Apply

About the role

Współtworzenie projektów na każdym etapie - od koncepcji po produkt - aby dostarczać wgląd i modele rozwiązujące problemy biznesowe z różnych obszarów.
Używanie szerokiej gamy typów modeli, w tym modeli boostingowych, metod Bayesowskich, wnioskowania przyczynowego, metod optymalizacji, uczenia głębokiego oraz rozwiązań Generative AI, w tym LLM i Agentic AI.
Przetwarzanie terabajtów danych przy użyciu rozwiązań Google Cloud Platform.
Praca nie tylko z danymi tabelarycznymi, ale także z danymi przestrzennymi, tekstami w języku naturalnym, obrazami i szeregami czasowymi.
Udział w implementacji modeli offline i online.
Burza mózgów, udzielanie mentorskich wskazówek, dzielenie się wiedzą.
Współpraca z innymi zespołami: interesariuszami biznesowymi, analitykami, inżynierami danych.

Posiadać doświadczenie w analizie danych przy użyciu SQL i budowaniu rozwiązań machine learning w środowiskach produkcyjnych, szczególnie ze doświadczeniem end-to-end w projektowaniu modeli ML.
Chcieć przekształcać wyzwania biznesowe w problemy ML.
Umieć wyraźnie komunikować się z jednostkami biznesowymi - od formułowania problemu analitycznego do jasnej i intuicyjnej prezentacji wyników.
Programować w Pythonie i efektywnie korzystać z podstawowych narzędzi deweloperskich.
Rozumieć metody statystyczne i uczenia maszynowego.
Przyjąć nowoczesne narzędzia, posiadając praktyczną i teoretyczną wiedzę na temat zasad Generative AI i Agentic AI (narzędzia kodowania, prompting, walidacja).
Idealny kandydat z entuzjazmem korzysta z narzędzi kodowania GenAI (np. Copilot), aby zwiększyć i zautomatyzować przepływy pracy, pozostając na bieżąco i krytycznie zaangażowanym w najnowsze narzędzia GenAI.
Ukończone studia w dziedzinie ściśle związanej z modelowaniem statystycznym/matematycznym, takie jak matematyka, fizyka, ekonomia, informatyka (lub pokrewny kierunek) lub doświadczenie zawodowe w stanowiskach z zakresu data science / ML.

Benefits

Elastyczne godziny pracy w modelu hybrydowym (4/1) - godziny pracy zaczynają się między 7:00 a 10:00.
Długoterminowy plan motywacyjny na podstawie akcji Allegro.eu (jednostki akcji).
Roczna premia na podstawie wyników rocznych i wyników firmy.
Dobrze zlokalizowane biura (np. w pełni wyposażone kuchnie, parking dla rowerów, tarasy pełne zieleni) i doskonałe narzędzia pracy (np. podnośne biurka, ergonomiczne krzesła, interaktywne sale konferencyjne).
16" lub 14" MacBook Pro lub odpowiadający Dell z systemem Windows (jeśli nie lubisz Maców) i wszystkie niezbędne akcesoria.
Szeroki wybór świadczeń w planie cafeteria - wybierasz to, co lubisz (np. pakiety medyczne, sportowe czy obiadowe, ubezpieczenia, bony zakupowe).
Angielskie lekcje, które opłacamy, związane z konkretną specyfiką Twojej pracy.
Budżet szkoleniowy, turystyka międzyzespołowa (dowiedz się więcej tutaj), hackathony i wewnętrzna platforma e-learningowa, na której znajdziesz wiele szkoleń.
Dodatkowy dzień wolny na wolontariat, który możesz wykorzystać samodzielnie, z zespołem lub większą grupą osób połączonych wspólnym celem.
Wydarzenia towarzyskie dla ludzi Allegro - Spin Kilometrów, Dzień Rodziny, Tłusty Czwartek, Advent of Code oraz wiele innych okazji, które wspólnie świętujemy.

Tip: use these terms in your resume and cover letter to boost ATS matches.

SQLPythonmachine learningdeep learningGenerative AIAgentic AIBayesian methodscausal inferenceoptimization methodsdata analysis

communicationmentoringcollaborationproblem-solvingbrainstorming