Poland | Data and MLOps Engineer 1
Hatch
Rola łączy w sobie obowiązki Data Scientist i MLOps Engineera w dużym koncernie inżynieryjnym. Będziesz projektować i wdrażać modele AI/ML (predykcyjne utrzymanie ruchu, optymalizacja procesów, detekcja anomalii, wizja komputerowa) w przemyśle wydobywczym, energetycznym i infrastrukturalnym. Praca obejmuje cały cykl życia modelu – od eksploracji danych, przez budowę pipeline'ów, po deploy i monitoring w środowisku produkcyjnym, często integrując się z systemami OT/IT. To nie jest rola badawcza – kluczowe jest dostarczanie działających rozwiązań.
Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji.
Brakuje: nie podano modelu pracy (zdalna/hybrydowa/stacjonarna), brak informacji o wielkości zespołu i strukturze.
Rola łączy w sobie obowiązki Data Scientist i MLOps Engineera w dużym koncernie inżynieryjnym. Będziesz projektować i wdrażać modele AI/ML (predykcyjne utrzymanie ruchu, optymalizacja procesów, detekcja anomalii, wizja komputerowa) w przemyśle wydobywczym, energetycznym i infrastrukturalnym. Praca obejmuje cały cykl życia modelu – od eksploracji danych, przez budowę pipeline'ów, po deploy i monitoring w środowisku produkcyjnym, często integrując się z systemami OT/IT. To nie jest rola badawcza – kluczowe jest dostarczanie działających rozwiązań.
- ✓Możliwość pracy nad reużywalnymi frameworkami i akceleratorami – szansa na realny impact
- ✓Firma inwestuje w rozwój AI i publikację wyników (white papers, konferencje)
- ✓Różnorodność sektorów – nuda nie grozi
- !Nie określono modelu pracy (zdalna/hybrydowa/stacjonarna) – może wymagać regularnej obecności w Katowicach
- !Wielonarodowe środowisko i globalna struktura mogą oznaczać spotkania w różnych strefach czasowych
- !Szeroki zakres obowiązków (od data science do MLOps) może prowadzić do rozmycia odpowiedzialności
- ?Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji
- •Projektowanie i trenowanie modeli ML (supervised/unsupervised, deep learning, LLM) dla zastosowań przemysłowych
- •Budowa i utrzymanie pipeline'ów danych (ETL/ELT) oraz inżynieria cech z danych operacyjnych
- •Wdrażanie modeli do produkcji i integracja z systemami enterprise, dashboardami i narzędziami decyzyjnymi
- •Współpraca z inżynierami procesów, data engineerami i zespołami IT/OT przy deploymencie i monitoringu
- •Przeprowadzanie proof-of-value (PoV) i szybkie prototypowanie w celu demonstracji biznesowego wpływu
- •Opracowywanie frameworków, akceleratorów i najlepszych praktyk dla zespołu AI/analytics
- •Monitorowanie wydajności modeli i ich ciągłe ulepszanie
- •Prezentacja wyników i rekomendacji interesariuszom technicznym i nietechnicznym
Oferta dla doświadczonych specjalistów (Senior).
Inżynier danych/ML z co najmniej 3-4 letnim doświadczeniem, który zna podstawy ML i Pythona, miał styczność z cloud i chce rozwijać się w stronę MLOps w kontekście przemysłowym.
Osoby początkujące (junior) bez doświadczenia w deployment i przemysłowych danych, a także badacze skupieni wyłącznie na publikacjach – rola wymaga dostarczania produkcyjnych rozwiązań.
- ?Ile osób liczy zespół Analytics and Decision Solutions w Katowicach?
- ?Czy praca jest w pełni zdalna, hybrydowa, czy stacjonarna? Jakie są oczekiwania co do obecności w biurze?
- ?Jakie konkretne projekty AI są obecnie realizowane? Czy są one dla wewnętrznych potrzeb Hatch, czy dla klientów zewnętrznych?
- ?Czy istnieje system dyżurów (on-call) dla modeli produkcyjnych?
- ?Jaki jest budżet na szkolenia i konferencje?
- ?Czy używacie konkretnych platform MLOps (np. MLflow, Kubeflow) na co dzień?
- ?Jaka jest przewidywana ścieżka rozwoju dla tej roli?
- −Nie podano modelu pracy (zdalna/hybrydowa/stacjonarna)
- −Brak informacji o wielkości zespołu i strukturze
- −Nie określono widełek wynagrodzenia (choć struktura mówi 'other', może to oznaczać B2B lub inne)
- −Brak opisu procesu rekrutacyjnego (liczba etapów, zadania)
Międzynarodowy zespół Digital, współpraca z ekspertami domenowymi i IT/OT, nacisk na innowacje i dzielenie się wiedzą.