Machine Learning Team Leader – Lead AI Solutions
ITDS
To rola lidera zespołu ML w modelu outsourcingowym (ITDS jako agencja, klient to firma adtechowa). Będziesz odpowiadać za dostarczanie modeli scoringowych (prognozowanie kliknięć i konwersji) dla sponsorowanych ofert. Choć wymagane jest doświadczenie 8+ lat, codzienna praca obejmuje zarówno zarządzanie ludźmi (2+ lata exp), jak i praktyczną pracę z modelami głębokiego uczenia – od przygotowania danych po deploy na GCP. Kluczowe jest przejęcie odpowiedzialności za scoring od istniejących zespołów i integracja z backendem.
Brakuje: nie podano wielkości zespołu ani liczby bezpośrednich raportów, brak informacji o procesie rekrutacyjnym (liczba etapów, zadanie domowe?).
To rola lidera zespołu ML w modelu outsourcingowym (ITDS jako agencja, klient to firma adtechowa). Będziesz odpowiadać za dostarczanie modeli scoringowych (prognozowanie kliknięć i konwersji) dla sponsorowanych ofert. Choć wymagane jest doświadczenie 8+ lat, codzienna praca obejmuje zarówno zarządzanie ludźmi (2+ lata exp), jak i praktyczną pracę z modelami głębokiego uczenia – od przygotowania danych po deploy na GCP. Kluczowe jest przejęcie odpowiedzialności za scoring od istniejących zespołów i integracja z backendem.
- ✓Interesująca domena AdTech z deep learningiem
- ✓Wyraźne oczekiwanie przywództwa technicznego (roadmap, decyzje biznesowe)
- −Outsourcing – praca dla klienta, możliwa zmiana projektu lub rotacja
- −Brak informacji o wielkości zespołu i liczbie bezpośrednich podwładnych
- −Wzmianka o 'przejęciu odpowiedzialności za scoring od istniejących zespołów' – możliwy chaos integracyjny
- !Nie podano nazwy klienta ani konkretnego produktu
- !Brak informacji o dyżurach on-call
- •Prowadzenie zespołu ML – planowanie sprintów, przydzielanie zadań, mentoring
- •Definiowanie przestrzeni cech i standardów cyklu życia dla modeli deep learning
- •Nadzorowanie przejścia odpowiedzialności za scoring od innych zespołów do swojego
- •End-to-end uczenie modeli: przygotowanie danych, feature engineering, trenowanie, wdrożenie
- •Współpraca z zespołami backend i produktowymi przy integracji modeli
- •Utrzymywanie i optymalizacja pipeline'ów ML na GCP (Vertex AI, BigQuery, Cloud Storage)
- •Analiza metryk biznesowych (przychód, GMV, konwersja) i podejmowanie decyzji na ich podstawie
- •Przygotowywanie roadmapy technicznej i raportowanie postępów
Stanowisko liderskie — wymaga zarówno doświadczenia technicznego jak i umiejętności zarządzania.
Menedżer ML z 8-letnim stażem, który zarządzał zespołem przynajmniej 2 lata, ma doświadczenie z PyTorch/TensorFlow i GCP oraz potrafi dostarczać modele scoringowe w środowisku produkcyjnym.
Osoby szukające pierwszej roli leaderskiej (wymagane 2+ lata zarządzania), juniorzy, ani specjaliści bez doświadczenia w AdTech – choć to tylko 'nice to have', kontekst biznesowy jest kluczowy.
- ?Ile osób liczy zespół ML i iloma bezpośrednio będę zarządzać?
- ?Jaki jest dokładny zakres przejęcia odpowiedzialności za scoring – czy to nowy projekt, czy migracja?
- ?Jak wygląda współpraca z klientem – kto ustala priorytety?
- ?Czy istnieje system on-call/awaryjny, a jeśli tak, jaka jest rotacja?
- ?Jakie narzędzia do CI/CD i experiment tracking są używane?
- ?Czy oferujecie budżet szkoleniowy lub konferencyjny?
- ?Jaki jest planowany horyzont czasowy projektu?
- −Nie podano wielkości zespołu ani liczby bezpośrednich raportów
- −Brak informacji o procesie rekrutacyjnym (liczba etapów, zadanie domowe?)
- −Nie wiadomo, czy istnieje dyżur on-call
- −Brak szczegółów o kliencie i jego produktach
Prawdopodobnie dynamiczne środowisko adtechowe z presją na dostarczanie wyników biznesowych. Kultura może być hybrydowa – łączy zarządzanie z praktyczną inżynierią. Brak szczegółów o atmosferze.
Na poziomie rynkowym
Dane z aktywnych ofert zawierających technologię Deep Learning.