KI-Entwickler (m/w/d)

emagine Polska

Oferta w skrócie

Widełki nieujawnione

🏠ZdalnieTryb pracy

📄OtherKontrakt

⏱️Senior · 5+ latDoświadczenie

LokalizacjaBerlin

Źródło

JustJoinIT

↗

Aktywna

Opublikowano11 maja 2026

Ostatnio sprawdzono11 maja 2026

Wygasa za7 dni

Otwórz ofertę u źródła

🛠 Wymagane technologie

Dane źródłowe

Data Warehouse (DW)Neural Networks Data analysis training Artificial Intelligence (AI)PL/SQL Documentation Test Cases SQL Python

AI Insights

Czym naprawdę jest ta rola?ML Engineer

To rola inżyniera AI/ML w firmie konsultingowej, pracującego nad projektem dla niemieckiego klienta (prawdopodobnie związanym z administracją podatkową, np. KONSENS). Codzienna praca obejmuje projektowanie i trenowanie modeli ML (regresja logistyczna, sieci neuronowe, lasy losowe) przy użyciu Python, TensorFlow i Keras, a także zarządzanie danymi w PL/SQL (Oracle) i pracę w środowiskach kontenerowych (Docker, Kubernetes). Wymagana jest biegła znajomość języka niemieckiego (C1) i umiejętność tworzenia dokumentacji technicznej.

Plusy

✓Nowoczesny stack ML: TensorFlow, Keras, Python, Docker, Kubernetes
✓Nacisk na dokumentację i komunikację – sprzyja dobrym praktykom
✓Możliwość pracy przy ciekawym projekcie dla administracji niemieckiej

Na co uważać

−Brak widełek wynagrodzenia – typowe dla outsourcingu, ale utrudnia ocenę
−Wymóg '100 osobodni' na projektach – może oznaczać ścisłe zarządzanie czasem
−Potencjalna praca przy legacy systemie (KONSENS) – może wiązać się z biurokracją

!Sprzeczność lokalizacji: w danych strukturalnych Berlin, w treści Karlsruhe – warto doprecyzować
!Wysoki wymóg językowy C1 – może być blokerem dla osób z niższym poziomem
!Brak informacji o wielkości zespołu i procesie rekrutacyjnym

?Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji

Codzienna praca

•Projektowanie i trenowanie modeli AI (regresja logistyczna, sieci neuronowe, lasy losowe) w Python/TensorFlow/Keras
•Implementacja i optymalizacja pipeline'ów ML z użyciem TensorFlow i Keras
•Analiza i przetwarzanie danych w Python z wykorzystaniem Jupyter Notebook
•Zapytania i zarządzanie danymi w PL/SQL (Oracle) przy użyciu narzędzi takich jak Toad czy Oracle SQL Developer
•Tworzenie szczegółowej dokumentacji technicznej i komunikacja rozwiązań w zespole
•Praca w środowisku kontenerowym (Docker, Kubernetes, OpenShift) – budowanie i zarządzanie obrazami
•Wsparcie integracji i zarządzania artefaktami (SAMS) oraz obrazami kontenerowymi
•Współpraca z zespołem w ramach zwinnych praktyk (Jira, Confluence)

Więcej o ofercie

Dla kogo jest ta oferta

Profil idealny

Oferta dla doświadczonych specjalistów (Senior).

Minimum sensowne

Inżynier z co najmniej 2-3 latami doświadczenia w ML, który zrealizował 2 projekty AI, zna Python i podstawy TensorFlow, ma doświadczenie z SQL i potrafi pracować w kontenerach. Wymagany niemiecki C1.

Raczej nie dla

Juniorzy bez udokumentowanych projektów AI ani osoby nieznające niemieckiego. Rola nie jest odpowiednia dla kogoś, kto woli pracę po godzinach bez dokumentacji lub unika konteneryzacji.

Ocena dopasowania

Junior1/5

Mid3/5

Senior4/5

Hands-on5/5

Architekt2/5

Remote4/5

Enterprise3/5

Pytania do rekrutera

?Czy projekt KONSENS to legacy system i jakie są plany modernizacji?
?Ile osób liczy zespół i jaki jest podział ról?
?Czy model pracy jest w pełni zdalny, czy wymagana jest czasowa obecność w Karlsruhe?
?Jak wygląda proces rekrutacyjny – ile etapów, czy jest zadanie domowe?
?Czy istnieje możliwość pracy na innych projektach po zakończeniu obecnego?
?Jakie są godziny pracy i czy jest elastyczność?
?Czy zapewniacie sprzęt i narzędzia (np. licencje do Oracle)?

Brakujące informacje

−Brak widełek wynagrodzenia
−Brak opisu procesu rekrutacyjnego
−Nie podano wielkości zespołu ani struktury projektu
−Nie określono, czy wymagane są dyżury on-call
−Brak informacji o budżecie szkoleniowym lub konferencjach

🔗Podobne oferty