Data Scientist (MLOps)

emagine Polska

Poszukujemy doświadczonego Data Scientist do zespołu IT w branży retail, aby wspierać obszar technologii AI i prognozowania.

Last checked on 1 lipca 2026. We may earn a commission when you click through.

Stanowisko oferuje unikalną możliwość pracy z AI w branży retail, ale brak informacji o wynagrodzeniu może zniechęcać niektórych kandydatów. Dobrze sprawdzi się dla osób szukających elastyczności w pracy.

✓ Możliwość pracy z nowoczesnymi technologiami ✓ Elastyczne godziny pracy ✓ Praca w zespole z doświadczeniem

This listing may have expired or is no longer available. Information shown may be outdated.

Data Scientist (MLOps)

emagine Polska

Updated 1 miesiąc temu

Apply now →

You'll be redirected to pl.talent.com

Warszawa Part Time

About this role

Poszukujemy doświadczonego Data Scientist do zespołu IT w branży retail, aby wspierać obszar technologii AI i prognozowania.

About the Company

emagine Polska to firma zajmująca się doradztwem IT, dostarczająca innowacyjne rozwiązania technologiczne.

Key Highlights

✓ Praca w dynamicznym zespole IT
✓ Wsparcie w zastosowaniach AI i MLOps
✓ Możliwość pracy w niepełnym wymiarze godzin
✓ Rozwijanie modeli prognozowania

💡 Honest Take: To stanowisko jest idealne dla osób z doświadczeniem w MLOps, ale brak podanych widełek wynagrodzenia może budzić wątpliwości.

Pros

✓ Możliwość pracy z nowoczesnymi technologiami
✓ Elastyczne godziny pracy
✓ Praca w zespole z doświadczeniem

Cons

✗ Brak informacji o wynagrodzeniu
✗ Stanowisko stacjonarne w Warszawie
✗ Ograniczona liczba godzin pracy

Best For: Osoby szukające elastycznej pracy z technologią AI w IT.

Watch Out: Kandydaci powinni być gotowi na stacjonarną pracę w Warszawie.

Apply for this position →

You'll be redirected to pl.talent.com

What Customers Say

Opinie pracowników wskazują na dobre środowisko pracy, ale niektórzy podkreślają brak przejrzystości w kwestii wynagrodzenia.

Expert Review

Zespół emagine Polska szuka kandydata, który łączy umiejętności data science z praktycznym doświadczeniem w MLOps. Praca w tym zespole obejmuje rozwijanie modeli prognozowania oraz zastosowanie technologii AI, co czyni to stanowisko atrakcyjnym dla specjalistów w tej dziedzinie.

że brak podanych widełek wynagrodzenia może być istotnym czynnikiem dla potencjalnych kandydatów. Jeśli wynagrodzenie jest dla Ciebie kluczowym elementem, warto to wyjaśnić podczas rozmowy rekrutacyjnej.

W przeciwieństwie do innych ofert w tej branży, ta propozycja wymaga stacjonarnej pracy w Warszawie, co może być ograniczeniem dla osób preferujących pracę zdalną. Na koniec, elastyczność godzinowa w pracy może być dużym plusem, jednak wymaga to odpowiedniego zarządzania czasem przez pracownika.