Middle Python Developer (k/m)
Integral Solutions
To rola łącząca Data Science, MLOps i inżynierię oprogramowania. Będziesz budować modele predykcyjne dla produktów finansowych (FX, leasing, faktoring, gwarancje) i wdrażać je do produkcji. Python służy do modelowania i pipeline'ów, SQL do danych, Docker do deploymentu. Pracujesz u klienta, hybrydowo w Poznaniu, nad całym cyklem życia modelu – od danych po produkcję.
Brakuje: nie podano jednoznacznie, czy '2 dni zdalnie' to 2 dni pracy zdalnej czy 2 dni w biurze, brak informacji o wielkości zespołu i strukturze organizacyjnej.
Choć tytuł to 'Python Developer', rzeczywista rola to Data Scientist/ML Engineer z silnym naciskiem na MLOps i wdrożenia produkcyjne w domenie finansowej. Python jest narzędziem do ML i pipeline'ów, nie do backendu.
To rola łącząca Data Science, MLOps i inżynierię oprogramowania. Będziesz budować modele predykcyjne dla produktów finansowych (FX, leasing, faktoring, gwarancje) i wdrażać je do produkcji. Python służy do modelowania i pipeline'ów, SQL do danych, Docker do deploymentu. Pracujesz u klienta, hybrydowo w Poznaniu, nad całym cyklem życia modelu – od danych po produkcję.
- −Wynagrodzenie podane jako stała kwota bez widełek – może budzić wątpliwości co do transparentności
- −Praca u klienta (outsourcing) – możliwa rotacja projektów i mniejszy wpływ na decyzje techniczne
- !Nieprecyzyjny model hybrydowy: w ogłoszeniu '2 dni zdalnie' – nie wiadomo czy to 2 dni w biurze czy zdalnie?
- !Brak informacji o wielkości zespołu i struktury klienta
- •Budowa i trenowanie modeli ML (supervised) w Python z użyciem scikit-learn, pandas, LightGBM/XGBoost
- •Optymalizacja zapytań SQL i praca z dużymi wolumenami danych w Microsoft SQL Server
- •Przygotowanie danych: data wrangling, feature engineering, pipeline'y ETL (SSIS/Python)
- •Wdrażanie modeli do produkcji przez API lub batch processing
- •Utrzymanie i rozwijanie CI/CD dla modeli (Docker, MLOps)
- •Współpraca z biznesem nad definiowaniem wymagań dla modeli predykcyjnych
- •Monitorowanie i wersjonowanie modeli w produkcji
- •Udział w spotkaniach agile/scrum
Oferta skierowana do developerów z doświadczeniem komercyjnym (Mid).
Osoba z 3 latami doświadczenia w ML/DS, która ma za sobą przynajmniej jeden produkcyjny projekt ML, zna Python i SQL dobrze, a Docker/Mlops są na poziomie podstawowym ale chętna do nauki.
Nie dla juniorów (mniej niż 3 lata doświadczenia w ML/DS) ani dla backend developerów szukających czystego API w Pythonie – to rola z dominującym ML i analizą danych.
- ?Ile osób liczy zespół, w którym będę pracować?
- ?Czy '2 dni zdalnie' oznacza 2 dni pracy zdalnej, czy 2 dni w biurze?
- ?Jakie konkretne narzędzia MLOps są używane? (np. MLflow, Kubeflow?)
- ?Czy CI/CD jest już wdrożone, czy to będzie greenfield?
- ?Jak wygląda współpraca z klientem – czy jest dedykowany Product Owner po stronie klienta?
- ?Jaki jest horyzont czasowy projektu i czy planowany jest rozwój nowych modeli?
- ?Czy istnieje możliwość pracy zdalnej więcej niż 2 dni w tygodniu?
- −Nie podano jednoznacznie, czy '2 dni zdalnie' to 2 dni pracy zdalnej czy 2 dni w biurze
- −Brak informacji o wielkości zespołu i strukturze organizacyjnej
- −Nie określono, jakie narzędzia MLOps konkretnie są używane
- −Brak informacji o budżecie szkoleniowym lub certyfikatach
3 etapy: rozmowa telefoniczna z rekruterem, weryfikacja u klienta (dopasowanie biznesowe), rozmowa techniczna z przedstawicielem firmy.
Poniżej mediany rynkowej
Dane z aktywnych ofert zawierających technologię Python. Pełne statystyki zarobków →