Spline
Data Science / Data Analyst
SplinePoland1 day ago
Full-timeEngineering, Information Technology
Dołączysz do zespołu tworzącego platformę battery insights dla programów EMA / JEA. Będziesz współpracować z inżynierami napędu, produktowcami i IT, aby przekształcać dane z akumulatorów w realne wnioski: od kondycji i degradacji ogniw, przez prognozy, po alerty anomalii i rekomendacje dla decyzji biznesowych.

Zadania

  • Projektowanie eksperymentów i tworzenie pipeline’ów danych (ingest, oczyszczanie, feature store).
  • Budowa i wdrażanie modeli (time series, klasyfikacja, regresja, detekcja anomalii, clustering).
  • Analiza przyczynowa i eksploracyjna, wizualizacje oraz materiał decyzyjny dla biznesu i inżynierii.
  • Współpraca z Data Engineering (produkcyjne wdrożenia), MLOps oraz zespołami Product/Propulsion.
  • Redefinicja metryk i KPI platformy battery insights (dokładność, drift, latency, koszt).

Must-have

  • Rozległe doświadczenie w wymyślaniu, prowadzeniu, rozwijaniu i wdrażaniu rozwiązań AI/Data Science dostarczających wymierną wartość biznesową.
  • Silne podstawy z matematyki, statystyki i prawdopodobieństwa oraz umiejętność strukturyzowania, analizy i interpretacji danych.
  • Biegłość w SQL i Python oraz pracy w środowisku Jupyter Notebook (lub równoważnym).
  • Bardzo dobra znajomość technik ML: modelowanie szeregów czasowych, regresja, klasyfikacja, klastrowanie, detekcja anomalii.
  • Zdolność jasnego tłumaczenia koncepcji i wyników Data Science interesariuszom nietechnicznym (biznes/zarząd).

Mile widziane

  • Doświadczenie w obszarze battery analytics, telemetrii flot, IoT lub automotive.
  • Znajomość MLOps (model registry, CI/CD dla modeli, monitorowanie driftu) i chmurowych usług danych.
  • Praktyka w pracy z dużą skalą (streaming, time-series DB) oraz wrażliwymi danymi.

Jak pracujemy

Zespoły cross-functional, krótkie iteracje, code/research review, współdzielone standardy danych i modelowania. Stawiamy na wpływ produktu, jakość, powtarzalność i mierzalne efekty biznesowe.

Join the team behind our battery insights platform for EMA / JEA. You’ll turn battery data into actionable intelligence—health and degradation signals, forecasts, anomaly alerts, and decision support—working closely with propulsion engineering, product, and IT

Responsibilities

  • Design experiments and build data pipelines (ingestion, cleaning, feature store).
  • Develop and deploy models (time series, classification, regression, anomaly detection, clustering).
  • Drive exploratory/causal analysis, visualizations, and decision materials for business & engineering.
  • Partner with Data Engineering for productionization, with MLOps and Product/Propulsion teams.
  • Evolve platform KPIs for battery insights (accuracy, drift, latency, cost).

Must-have

  • Extensive experience ideating, leading, developing, and deploying AI/Data Science solutions that delivered tangible business value.
  • Strong foundations in mathematics, statistics, and probability with the ability to structure, analyze, and interpret data.
  • Proficiency in SQL and Python, and working in Jupyter Notebook (or equivalent).
  • Solid understanding of ML techniques: time-series modelling, regression, classification, clustering, anomaly detection.
  • Ability to explain data science concepts and results to non-technical stakeholders and decision makers.

Nice to have

  • Background in battery analytics, fleet telemetry, IoT, or automotive.
  • MLOps experience (model registry, CI/CD for models, drift monitoring) and cloud data services.
  • Exposure to large-scale data (streaming, time-series DB) and sensitive data handling.

How we work

Cross-functional squads, short iterations, code/research reviews, shared data & modelling standards. We prioritise product impact, quality, reproducibility, and measurable business outcomes.

Key Skills

Ranked by relevance
Apply