Stalo se ti někdy, že jsi v přehledu plateb ve své mobilní aplikaci jen stěží dokázal/la identifikovat odchozí platbu? Je to tím, že tvoje banka ještě nepoužívá Tapix! 😇

Tapix (Tapix by Dateio) je lídr v obohacování platebních dat. Bankám a fintechům pomáháme stavět chytrá, srozumitelná a uživatelsky přívětivá řešení pro jejich klienty i interní potřeby.

Ve více než 50 bankách po celém světě obohacujeme platební 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.

Rosteme a expandujeme. Přidej se k nám a pomoz náš engine vylepšit a rozšířit na další trhy a do dalších bank!

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 subprodukty a automatizace pro nové trhy a také specialisty na datovou kvalitu, kteří do produkce nepustí žádný polotovar.

🤖 Na co se můžeš těšit, na čem budeš pracovat:

Navrhovat, vyvíjet a ladit algoritmy pro rozpoznávání a kategorizaci plateb (matching, normalizace, deduplikace, scoring)
Nasazovat LLM/RAG do našich datových pipeline; pokud s LLM začínáš, rádi tě zaučíme — pevný datový základ stačí
Propojovat různé zdroje do centrálního datového modelu a navrhovat jejich nejefektivnější využití v algoritmech
Přizpůsobovat náš enrichment engine novým regionům (Evropa, Asie, USA, MENA)
Automatizovat procesy a zvyšovat spolehlivost i rychlost pipeline
Starat se o produkci — reporting, monitoring, alerting, kvalitu a konzistenci dat (SLA & data freshness)
A hlavně! 💡 Dostaneš prostor realizovat vlastní nápady, nejsme korporát s rigidními procesy, když nová myšlenka dává smysl, jdeme do toho.

🌟 Bude se ti u nás líbit, pokud:

Chceš být součástí menšího, akčního týmu, kde je každého práce vidět
Máš rád/a kombinaci algoritmického myšlení a praktického dopadu na produkt
Chápeš, že dobré algoritmy stojí na matematice a kvalitních datech (ne jen na knihovnách)
Máš „business feel“, domluvíš se jak s produktovým, tak byznysovým týmem a překlopíš jejich problémy do datových řešení (výhodou je Streamlit)
Dokážeš konstruktivně argumentovat, přijímat i dávat zpětnou vazbu
Nečekáš jen na zadání, ale přicházíš i s vlastními nápady, které dotáhneš až do produkce
Chceš pracovat na unikátním produktu, který používají přední světové banky a fintechy
Baví tě hledat a řešit, jak naše data přináší hodnotu milionům uživatelů
Chceš mít na starosti vlastní subprodukt a dál ho rozvíjet

🤝 Jak poznáš, že se k nám hodíš:

Máš 2+ roky zkušeností 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
Jsi pečlivý/á, vytrvalý/á a věci dotahuješ do úspěšného konce
Domluvíš se anglicky

☕ Co můžeš očekávat:

Zázemí silné české fintech firmy s ambicí dále růst
Skvělý tým, který táhne za jeden provaz
Moderní, dog-friendly kanceláře na Andělu, včetně zázemí pro sportovce, hybridní režim práce, týmové aktivity a eventy, neformální atmosféru, MultiSportku, výbornou kávu a ovoce

Jak probíhá výběrové řízení:

1️⃣ Doručené CV a všechny další materiály osobně přečteme

2️⃣ Úvodní online povídání s Vojtou nebo Míšou na cca 30 minut, se zápisem ze schůzky pomáhá AI

3️⃣ Online rozhovor se členy týmu

4️⃣ Zadáme Ti case study, abychom si ověřili Tvé schopnosti a dovednosti

5️⃣ Osobní schůzka u nás v kanceláři na Andělu, kde odprezentuješ svoji case study a zároveň se naživo potkáš s částí týmu

6️⃣ Zpětná vazba z naší strany a bude nás zajímat i Tvůj pohled

Odesláním své odpovědi na naší nabídku pracovní pozice se odešlou všechny informace, které jste přidali výše, společnosti Dateio. Než to uděláte, myslíme si, že je dobré si přečíst naše Zásady ochrany osobních údajů. Zde je vysvětleno, co děláme s vašimi osobními údaji, když se u nás ucházíte o pracovní pozice, a jak můžete aktualizovat informace, které jste nám poskytli, nebo jak je odstranit.