Intern Data Engineer / Data Scientist
11870/2026
Twój projekt Dział Insights & Data tworzy zaawansowane rozwiązania w zakresie przetwarzania i analizy danych, koncentrując się na technologiach Big Data, chmurze obliczeniowej oraz sztucznej inteligencji. Dostarczamy rozwiązania pozwalające na przetwarzanie dużych oraz nieustrukturyzowanych zbiorów danych z wykorzystaniem platform chmurowych takich jak AWS, Azure oraz GCP. Odpowiadamy za pełny cykl życia systemu (SDLC). Korzystamy z narzędzi do przetwarzania danych, takich jak ETL, oraz tworzymy rozwiązania w Pythonie, PySparku i Scali, stosując najlepsze praktyki i narzędzia DevOps. Dane są dostarczane do systemów docelowych za pomocą interfejsów i API lub wizualizowane w formie zestawień i raportów, na przykład przy użyciu Power BI zintegrowanego z platformą Microsoft Fabric. Realizujemy projekty dla klientów z branży finansowej, logistycznej, motoryzacyjnej, telekomunikacyjnej i wielu innych. Zespół Insights & Data to ponad 450 specjalistów, inżynierów i analityków danych, którzy wspólnie realizują ponad 100 projektów dla klientów na całym świecie. Rekrutujemy na wspólne praktyki Data Engineer / Data Scientist. Podczas rozmowy kwalifikacyjnej wspólnie ustalimy, który kierunek najlepiej odpowiada Twoim zainteresowaniom, aktualnym umiejętnościom i predyspozycjom.
https://careers.capgemini.com/job/Gda%C5%84sk-Intern-Data-Engineer-Data-Scientist/1412742533/
Wymagania
- Twój profil Jesteś studentem/-ką lub absolwentem/-ką kierunku technicznego, analitycznego, matematycznego lub pokrewnego, np. informatyki, matematyki, fizyki albo ekonomii. Znasz podstawy języka Python i SQL. Są to kluczowe umiejętności wymagane na obu ścieżkach praktyk. Dysponujesz co najmniej 32 h tygodniowo i interesuje Cię długoterminowa współpraca. Znasz język angielski na poziomie co najmniej B2. Jeśli interesuje Cię ścieżka Data Science, dodatkowym wymaganiem jest dobra znajomość matematyki i statystyki na poziomie akademickim, w szczególności analizy matematycznej, algebry, rachunku prawdopodobieństwa i statystyki. Mile widziane jest również: Na ścieżce Data Science: podstawy uczenia maszynowego i sieci neuronowych, znajomość zagadnień Generative AI i LLM oraz bibliotek takich jak TensorFlow, PyTorch, matplotlib, Pandas i scikit-learn. Na ścieżce Data Engineering: podstawy Scali, technologii chmurowych i narzędzi do rozproszonego przetwarzania danych. Jesteś otwarty/-a na zatrudnienie na podstawie Umowy Zlecenia na czas trwania stażu.
Zadania związane z oferowanym stanowiskiem
- Twoje zadania Programowanie w Pythonie oraz praca z danymi przy użyciu SQL. Przygotowywanie, przetwarzanie i analiza danych na potrzeby realizowanych rozwiązań. Nauka specyfiki obszaru biznesowego danego projektu. Udział w pełnym programie szkoleniowym oraz w projektach komercyjnych i PoC, pod opieką doświadczonych mentorów. W zależności od wybranej ścieżki, rozwój w jednym z dwóch kierunków: Data Engineering: przetwarzanie danych z wykorzystaniem technologii takich jak Snowflake, Databricks i SQL oraz praca w środowiskach Azure, AWS, Google Cloud. Data Science: przygotowywanie danych do uczenia modeli, budowa i optymalizacja modeli uczenia maszynowego oraz prezentacja wyników i wizualizacja danych.
Witryna Centrum Praktyk i Karier przechowuje lokalnie informacje w plikach cookies w celu zapamiętania uwierzytelnionej sesji użytkownika oraz zbierania informacji statystycznych o sposobie korzystania ze stron internetowych. Jeżeli nie chcesz, aby system rekrutacyjny umieszczał te informacje lokalnie w postaci ciasteczek, zmień ustawienia swojej przeglądarki.