Machine Learning Engineer (personalization) m/f/d
Limango Polska
Rola Machine Learning Engineera skupiona na personalizacji portalu i rankingach kampanii. Kandydat będzie odpowiedzialny za cały cykl życia rozwiązań ML, od danych po utrzymanie i skalowanie. Praca odbywa się w zwinnych zespołach z Product Ownerami, Data Engineerami i Web Developerami.
Brakuje: szczegółowy opis procesu rekrutacyjnego., informacje o konkretnych projektach, nad którymi będzie pracował kandydat..
Rola Machine Learning Engineera skupiona na personalizacji portalu i rankingach kampanii. Kandydat będzie odpowiedzialny za cały cykl życia rozwiązań ML, od danych po utrzymanie i skalowanie. Praca odbywa się w zwinnych zespołach z Product Ownerami, Data Engineerami i Web Developerami.
- ✓Praca zdalna z całej Polski.
- ✓Elastyczne godziny pracy.
- ✓Dostęp do platformy wellbeingowej, prywatna opieka medyczna i karta Multisport.
- ✓Możliwość rozwoju poprzez międzynarodowe projekty i okazjonalne podróże służbowe.
- ✓Budżet szkoleniowy (dostęp do kursów, podcastów, narzędzi edukacyjnych).
- !Wymagane 2 dni w biurze w modelu hybrydowym dla osób lokalnych, co może być ograniczeniem dla osób szukających w pełni zdalnej pracy, mimo że oferta dopuszcza pracę zdalną z całej Polski.
- •Budowanie i wdrażanie rozwiązań ML do personalizacji portalu i rankingu kampanii.
- •Weryfikacja jakości danych, wybór algorytmów, inżynieria cech, walidacja modeli.
- •Monitorowanie, utrzymanie, skalowanie i aktualizacja istniejących potoków danych/ML.
- •Budowanie rozwiązań zgodnych z najlepszymi praktykami inżynierii oprogramowania (czysty kod, testowanie, automatyczne wdrożenia).
- •Współpraca z Data Engineerami, Data Scientistami i zespołami deweloperskimi w budowaniu infrastruktury ML/data-driven.
- •Wyjaśnianie i rekomendowanie optymalnych rozwiązań data-driven/ML interesariuszom biznesowym i zespołom deweloperskim.
- •Dzielenie się wiedzą z zakresu ML/MLOps w organizacji.
Oferta skierowana do developerów z doświadczeniem komercyjnym (Mid).
Kandydat z minimum 3-letnim doświadczeniem w budowaniu i wdrażaniu rozwiązań ML w produkcji, z dobrą znajomością Pythona, SQL i Git, oraz podstawową wiedzą o architekturze data lake/lakehouse.
Oferta nie jest dla osób bez doświadczenia w budowaniu i wdrażaniu rozwiązań ML w produkcji, lub z ograniczoną znajomością Pythona i SQL. Kandydaci bez doświadczenia w pracy z danymi lub architekturą data lake/lakehouse mogą mieć trudności.
- ?Jak wygląda proces rekrutacyjny?
- ?Ile osób liczy zespół Machine Learning Shop?
- ?Jakie są główne wyzwania techniczne, z którymi zespół mierzy się obecnie?
- ?Czy istnieją plany rozwoju w kierunku bardziej zaawansowanych technik ML, np. deep learning?
- ?Jakie są możliwości rozwoju kariery w ramach firmy dla Machine Learning Engineera?
- ?Jak wygląda proces wdrażania nowych modeli do produkcji i jakie są procedury rollbacku?
- ?Czy firma korzysta z konkretnych narzędzi do monitorowania modeli ML w produkcji?
- −Szczegółowy opis procesu rekrutacyjnego.
- −Informacje o konkretnych projektach, nad którymi będzie pracował kandydat.
- −Dokładne informacje o strukturze zespołu i współpracy między rolami.
Zespół ceni dobrą atmosferę, zaufanie, współpracę, elastyczność i realny wpływ. Kultura jest hybrydowa z naciskiem na zwinne metody pracy.
Nie podano szczegółów procesu rekrutacyjnego.
Poniżej mediany rynkowej
Dane z aktywnych ofert zawierających technologię Machine Learning. Pełne statystyki zarobków →