Machine Learning / AML Specialist
Chain-Insights•Gdańsk i okolice
💰 Wynagrodzenie
Widełki nieujawnione
📋 Informacje
📝 Opis główny / Wstęp
Machine Learning Engineer / AML Specialist
ChainSwarm — blockchain intelligence & AML
Budujemy system wykrywania prania pieniędzy na blockchainach (Bittensor, EVM, Substrate). Nasz stack: GNN (GraphSAGE) do embeddingów grafowych, XGBoost do scoringu ryzyka, 13 detektorów
wzorców podejrzanych transakcji, GraphRAG jako warstwa produktowa.
- 20 000 – 50 000 PLN netto B2B / miesiąc
- Start: lipiec 2026
Jak pracujemy:
Jesteśmy agentic development first. LLM-y (Claude Code, Cursor, Copilot) to nasze codzienne narzędzie pracy — nie dodatek, a fundament. Vibe coding friendly — liczy się wynik, nie ile linii napisałeś ręcznie. Jeśli potrafisz precyzyjnie opisać problem i poprowadzić agenta do rozwiązania — to jest skill którego szukamy. Jeśli uważasz że "prawdziwy programista nie używa AI" — nie dogadamy się.
Czym będziesz się zajmować:
- Rozwijanie modeli ML do klasyfikacji ryzyka adresów blockchain
- Projektowanie i tuning detektorów wzorców AML (layering, cycle detection, smurfing)
- Praca z grafami transakcji — embeddingi, analiza strukturalna, fund tracing
- Budowanie pipeline'ów treningowych i ewaluacyjnych (ClickHouse, PyTorch Geometric, XGBoost)
- Analiza jakości danych i labelowania — PU learning, multi-pattern consensus, synthetic ground truth
Czego szukamy:
- Doświadczenie z ML na danych grafowych lub tabelarycznych (XGBoost, GNN, node classification)
- Znajomość Pythona (PyTorch, pandas, scikit-learn)
- Umiejętność pracy z dużymi zbiorami danych (ClickHouse, SQL)
- Biegłe korzystanie z LLM-ów w codziennej pracy — prompt engineering, code generation, agentic workflows
- Zainteresowanie blockchainem i/lub AML — nie musisz być ekspertem, ale chcesz się uczyć
- Samodzielność — mały zespół, dużo odpowiedzialności
Mile widziane:
- Doświadczenie z AML/compliance/fraud detection
- Znajomość graph neural networks (GraphSAGE, GAT, node2vec)
- Doświadczenie z blockchain data (transakcje, adresy, DeFi)
- Znajomość technik PU learning lub semi-supervised learning
- Doświadczenie z Claude Code, Cursor, lub innymi narzędziami agentic development
Co oferujemy:
- 20 000 – 50 000 PLN netto B2B miesięcznie
- Po roku współpracy: team allocation tokenów projektu (wartość do ustalenia)
- Praca hybrydowa, elastyczne godziny
- Realny wpływ na produkt — nie klepanie ticketów, tylko budowanie systemu od prawie zera
- DGX Spark do trenowania modeli (GPU, 128GB RAM)
- Agentic-first kultura — zachęcamy do eksperymentowania z nowymi narzędziami AI
Stack: Python, PyTorch Geometric, XGBoost, ClickHouse, Memgraph, Docker, Rust (analyzery), Claude Code, MCP