We’re looking for a talented Data Scientist to join our Data Science team, where you’ll design and develop machine learning solutions to enhance risk assessment and fraud detection. In this role, you’ll leverage data-driven insights to build robust models, collaborate with cross-functional teams, and deploy scalable solutions that drive real-world impact.
Main Duties & Responsibilities:
- Develop and optimize machine learning models for fraud detection and risk assessment.
- Partner with business and technical stakeholders to identify the best ML approaches for real-world challenges.
- Work closely with data engineers to source, preprocess, and structure high-quality datasets.
- Define performance metrics and evaluation frameworks to measure model effectiveness.
- Continuously train, test, monitor and refine models to ensure accuracy and scalability.
- Collaborate with team members to deploy machine learning models to production environments.
- Extend and optimize existing ML libraries and frameworks as needed.
Qualifications:
- A university degree in a numerical field (Machine Learning, Statistics, Mathematics, Computer Science, Physics, Engineering, etc.).
- 4+ years of work experience in Data Science, Machine Learning or related field.
- Strong expertise in ML techniques (supervised/unsupervised learning, deep learning, NLP, etc.).
- Solid foundation in linear algebra, statistics, and probabilistic modeling.
- Fluent in Python, SQL, and Python ML libraries such as Scikit-Learn and PyTorch.
- Excellent communication skills (fluent English) and a problem-solving mindset.
- Passion for staying updated on the latest AI/ML trends and technologies.
Nice to Have:
- Experience with Scala or Java.
- Familiarity with Big data processing frameworks such as Spark, Athena, ClickHouse.
- Experience with deploying ML solutions to production.
- Experience with AWS or other cloud providers.
We offer:
- Gross monthly salary from 4400 EUR to 6400 EUR.
- A healthy mix of startup-like culture of the company, which enables us to try new approaches and technologies, and remain on the edge of technological development and enterprise, with stability and supporting functions to help you focus on your job.
- Modern and developer-friendly delivery processes, including Agile (Scrum / Kanban), JIRA issue tracking, Confluence wiki, GitLab source control, Jenkins continuous integration and delivery, modern hardware and software for development (an IDE of your choice).
- Being a part of an international team in a successful, publicly traded company.
- Health insurance, contemporary office environment, development opportunities, hackathons, and other benefits and perks
Darba apraksts:
Mēs meklējam pieredzējušu datu zinātnieku (-ci), kurš pievienotos mūsu Datu zinātnes komandai, lai izstrādātu un attīstītu mašīnmācīšanās risinājumus riska novērtēšanai un krāpšanas novēršanai. Šajā amatā Tu izmantosi uz datiem balstītus risinājumus, veidosi efektīvus mašīnmācīšanās modeļus, sadarbosies ar dažādu jomu speciālistiem un ieviesīsi mērogojamus risinājumus, kas rada reālu ietekmi.
Galvenie pienākumi:
- Izstrādāt un pilnveidot mašīnmācīšanās modeļus riska novērtēšanai un krāpšanas novēršanai.
- Sadarboties ar biznesa un tehniskajām komandām, lai izvēlētos piemērotākās mašīnmācīšanās pieejas reālu biznesa problēmu risināšanai.
- Strādāt kopā ar datu inženieriem, lai iegūtu, apstrādātu un strukturētu augstas kvalitātes datu kopas.
- Definēt modeļu veiktspējas rādītājus un novērtēšanas metodoloģiju, lai izvērtētu to efektivitāti.
- Regulāri apmācīt, testēt, uzraudzīt un pilnveidot modeļus, nodrošinot to precizitāti un mērogojamību.
- Sadarboties ar komandu, lai izmantotu mašīnmācīšanās modeļus produkcijas vidē.
- Papildināt un optimizēt esošās mašīnmācīšanās bibliotēkas, ja nepieciešams.
Prasības:
- Augstākā izglītība kādā no eksaktajām vai tehniskajām nozarēm (mašīnmācīšanās, statistika, matemātika, datorzinātnes, fizika, inženierzinātnes u.c.).
- Vismaz 4 gadu pieredze datu zinātnē, mašīnmācīšanā vai līdzīgā jomā.
- Padziļinātas zināšanas mašīnmācīšanas metodēs (uzraudzītā/neuzraudzītā mācīšanās, dziļā mācīšanās (Deep Learning), valodas apstrāde (NLP) u.c.).
- Labas zināšanas lineārajā algebrā, statistikā un varbūtību modelēšanā.
- Teicamas Python un SQL zināšanas, kā arī pieredze darbā ar Python mašīnmācīšanās bibliotēkām, piemēram, Scikit-Learn un PyTorch.
- Teicamas komunikācijas prasmes angļu valodā un analītiska, uz risinājumiem orientēta domāšana.
- Interese sekot līdzi jaunākajām mākslīgā intelekta un mašīnmācīšanās tehnoloģijām un tendencēm.
Tiks uzskatīts par priekšrocību:
- Pieredze darbā ar Scala vai Java.
- Zināšanas par lielo datu apstrādes risinājumiem, piemēram, Spark, Athena vai ClickHouse.
- Pieredze mašīnmācīšanās risinājumu ieviešanā produkcijas vidē.
- Pieredze darbā ar AWS vai citiem mākoņpakalpojumu risinājumiem.
Ko mēs piedāvājam:
- Bruto mēneša atalgojumu no 4400 EUR līdz 6400 EUR;
- Sabalansētu uzņēmuma kultūru - startup dinamiku ar iespēju izmēģināt jaunas pieejas un tehnoloģijas, apvienojumā ar stabilitāti un atbalsta funkcijām;
- Mūsdienīgus izstrādes procesus un rīkus: Agile (Scrum / Kanban), JIRA, Confluence, GitLab, Jenkins, kā arī modernu tehniku (IDE pēc izvēles);
- Iespēju strādāt starptautiskā komandā veiksmīgā biržā kotētā uzņēmumā;
- Veselības apdrošināšanu, mūsdienīgu biroju, izaugsmes iespējas, hakatonus un citus labumus.
#LI-ES1
#LI-Hybrid