Data Engineer/ Scientist pro Tapix
Stalo se ti někdy, že jsi v přehledu plateb v mobilní aplikaci netušil/a, za co byla částka stržená? Možná je to tím, že tvoje banka ještě nepoužívá Tapix. 😊
Tapix je lídr v obohacování platebních dat. Bankám a fintechům pomáháme stavět chytrá, srozumitelná a uživatelsky přívětivá řešení — pro klienty i interně.
Ve více než 50 bankách po celém světě obohacujeme transakce o logo a název obchodníka, GPS polohu i přesnou kategorii. Nikdo jiný nedokáže s takovou přesností říct, že „M RESTAURANT S.R.O.“, „SB 3205“ nebo „US FOOD NETWORK“ jsou ve skutečnosti McDonald’s, Starbucks a KFC.
Přidej se k nám a pomoz náš engine posunout na další trhy a do dalších bank.
Proč tahle role?
Jedeme end-to-end: od sběru a integrace různých zdrojů (včetně GenAI), přes datové modelování a algoritmy pro rozpoznávání/kategorizaci transakcí, až po produkční monitoring. Úzce spolupracujeme s produktem i obchodem — aby to, co stavíme, dávalo smysl bankám i koncovým uživatelům.
V týmu potkáš mix data engineerů a data scientistů, se kterými budeš vyvíjet a ladit automatizace pro nové trhy a subprodukty, a specialisty na kvalitu dat, kteří do produkce nepustí nic nedotaženého.
Na co se můžeš těšit (a na čem budeš pracovat)
🔍 Navrhovat, vyvíjet a ladit algoritmy pro rozpoznávání a kategorizaci plateb
🤖 Nasazovat LLM/RAG do našich datových pipeline
🧩 Propojovat různé zdroje do centrálního datového modelu a navrhovat jejich co nejefektivnější využití v algoritmech.
🌍 Přizpůsobovat náš enrichment engine novým regionům (Evropa, Asie, USA, MENA).
💪Vyvíjet nové subprodukty (detekce předplatných, risk scoring, atd.)
⚙️ Automatizovat procesy a zvyšovat spolehlivost i rychlost pipeline.
🛡️ Starat se o produkci — reporting, monitoring, alerting
💡 A hlavně: dostaneš prostor realizovat vlastní nápady. Nejsme korporát s rigidními procesy — když něco dává smysl, jdeme do toho.
Bude se ti u nás líbit, pokud
✅ chceš být součástí menšího, akčního týmu, kde je vidět práce každého,
✅ máš rád/a kombinaci algoritmického myšlení a praktického dopadu na produkt,
✅ nečekáš na zadání — přicházíš s nápady a dotahuješ je do produkce,
✅ chceš pracovat na produktu, který používají přední světové banky a fintechy,
✅ chceš mít na starosti vlastní subprodukt a dál ho rozvíjet.
Jak si tě představujeme?
máš 2+ roky v data/analytics/ML engineeringu,
umíš SQL (ideálně PostgreSQL) a Python pro data/ETL,
máš zkušenost s orchestrací dat (Airflow/Jenkins apod.) a základy CI/CD (GitHub),
zajímá tě GenAI (veřejná API i lokální LLM) a její praktická implementace v pipeline,
umíš mluvit s produktem a překládat problémy do datových řešení (výhodou Streamlit),
jsi pečlivý/á, vytrvalý/á a věci dotahuješ do produkce.
Jak v datovém týmu fungujeme
Menší, akční tým v úzké spolupráci s produktem a obchodem.
Agilní přístup k práci: Fungujeme ve dvoutýdenních sprintech a potkáváme se na pravidelných denních standupech, aby nám nic neuteklo.
Hybrid na Andělu: 4 dny v kanceláři týdně + možnost remote.
Hladký start díky Buddy programu: Od prvního dne u nás budeš mít parťáka, který ti pomůže se vším seznámit a zapadnout do týmu.
Na co se můžeš spolehnout
Zapojení do rychle rostoucího produktu s reálným dopadem v bankovnictví.
Full-time spolupráci.
Pestrou práci s různými technologiemi a prostorem pro seberealizaci.
Flexibilní pracovní dobu a občasný home-office.
Kanceláře na Andělu (všechno důležité po ruce).
Benefity: MultiSport, free food, 25 dní dovolené, sick days, masáže na pracovišti, pravidelné teambuildingy, šipky v kanceláři, dobrá káva.
A hlavně — skvělá parta lidí. 🙂
Jak probíhá výběrové řízení
Poctivě si ručně projdeme CV a materiály.
Úvodní call s Vojtou (~30 min) — se zápisem pomůže AI.
Online rozhovor s Vojtou a Adamem (~60 min).
Case study (max 2–3 hod. práce; zaměřeno na reálný problém).
Osobní setkání na Andělu — prezentace case a seznámení s týmem.
Chceš vědět víc? Napiš nám — rádi si popovídáme. 👋Adamem