Machine Learning Engineer – General ML & Generative AI (B2B)
Reply Polska
To rola senior Machine Learning Engineer w joint venture między OBI i Reply, skupiona na budowie i utrzymaniu produkcyjnych rozwiązań ML i GenAI dla platform cyfrowych w handlu detalicznym. Pracujesz w tandemie z osobą odpowiedzialną za komunikację z interesariuszami, co pozwala Ci skoncentrować się na stronie technicznej: projektowaniu, trenowaniu modeli, pipeline'ach, integracji LLM i operacjonalizacji. Rola wymaga łącznej wiedzy z klasycznego ML i Generative AI.
Brakuje: nie podano wielkości zespołu, brak informacji o dyżurach on-call.
To rola senior Machine Learning Engineer w joint venture między OBI i Reply, skupiona na budowie i utrzymaniu produkcyjnych rozwiązań ML i GenAI dla platform cyfrowych w handlu detalicznym. Pracujesz w tandemie z osobą odpowiedzialną za komunikację z interesariuszami, co pozwala Ci skoncentrować się na stronie technicznej: projektowaniu, trenowaniu modeli, pipeline'ach, integracji LLM i operacjonalizacji. Rola wymaga łącznej wiedzy z klasycznego ML i Generative AI.
- ✓Tandem z osobą zarządzającą komunikacją – pozwala skupić się na technice
- ✓Praca nad produkcyjnymi systemami w scale europejskiego detalisty
- ✓Nowoczesny stack: GenAI, LLM, chmura, CI/CD
- !Brak informacji o wielkości zespołu lub liczbie inżynierów ML
- !Nie określono, czy są dyżury on-call
- !Brak opisu procesu rekrutacyjnego
- !Nie podano zakresu odpowiedzialności za utrzymanie istniejących modeli
- •Projektowanie i trenowanie modeli klasycznego ML oraz GenAI (LLM) dla przypadków użycia w handlu detalicznym
- •Budowa i utrzymanie end-to-end pipeline'ów ML/GenAI — od przygotowania danych po monitoring
- •Integracja rozwiązań opartych na LLM z istniejącymi systemami za pomocą API i frameworków GenAI
- •Wdrażanie modeli do produkcji i zapewnianie ich stabilności, wydajności oraz powtarzalności
- •Praca z platformami chmurowymi (Databricks, AWS, Azure lub GCP) i CI/CD
- •Współpraca z innymi inżynierami ML i zespołami danych nad architekturą i implementacją
- •Code review i utrzymanie standardów czystego kodu w Pythonie
- •Optymalizacja modeli pod kątem kosztów i szybkości inferencji
Oferta dla doświadczonych specjalistów (Senior).
Mid-level inżynier ML z co najmniej 3-letnim doświadczeniem, który ma praktyczne projekty z GenAI (np. wdrożenie chatbota lub RAG), potrafi pisać produkcyjny kod w Pythonie i korzystać z Databricks/AWS. Gotowość do pracy hybrydowej.
Junior bez doświadczenia produkcyjnego, osoba szukająca pełnej pracy zdalnej, albo ktoś kto chce mieć kontakt z klientem i zarządzać relacjami (tu rola jest czysto techniczna).
- ?Ile osób liczy zespół ML, w którym będę pracować?
- ?Czy są przewidziane dyżury on-call? Jeśli tak, jaka jest częstotliwość?
- ?Jaki jest główny stos chmurowy – Databricks, AWS, Azure? Czy jest preferencja?
- ?Jakie frameworki GenAI są używane? (LangChain, LlamaIndex, własne?)
- ?Czy istnieją już modele w produkcji, czy jest to greenfield?
- ?Jaki jest cykl wdrożeniowy – jak często wypychamy modele?
- ?Czy oferujecie budżet na szkolenia i konferencje?
- ?Jak wygląda ścieżka rozwoju na tym stanowisku?
- −Nie podano wielkości zespołu
- −Brak informacji o dyżurach on-call
- −Nie ma opisu procesu rekrutacyjnego (etapy, zadanie domowe itp.)
- −Brak informacji o budżecie szkoleniowym lub benefitach
- −Nie wiadomo, jakie konkretnie projekty GenAI mają być realizowane
Zespół techniczny z dużą autonomią – tandem z osobą zarządzającą komunikacją pozwala skupić się na kodzie i architekturze. Prawdopodobnie kultura oparta na współpracy i inżynierii.
Poniżej mediany rynkowej
≈ 100,0–165,0 zł/h
Dane z aktywnych ofert zawierających technologię CI/CD. Pełne statystyki zarobków →