Mid-Level Data Scientist – Machine Learning & Advertising Domains
ITDS
Rola koncentruje się na projektowaniu i optymalizacji modeli ML dla platformy reklamowej, głównie w obszarach licytacji (RTB), rankowania i optymalizacji treści. Praca ma charakter produkcyjny – modele muszą działać w środowisku o wysokiej przepustowości i niskim opóźnieniu. Mimo że w tytule jest 'Mid-Level', w opisie pojawia się 'Senior', co może oznaczać oczekiwanie samodzielności. Codzienne zadania to głównie rozwój modeli głębokiego uczenia w Pythonie (PyTorch/TensorFlow), praca z danymi w SQL/BigQuery oraz wdrażanie na GCP (Vertex AI).
Brakuje: nie podano wielkości zespołu, brak opisu procesu rekrutacyjnego.
Rola koncentruje się na projektowaniu i optymalizacji modeli ML dla platformy reklamowej, głównie w obszarach licytacji (RTB), rankowania i optymalizacji treści. Praca ma charakter produkcyjny – modele muszą działać w środowisku o wysokiej przepustowości i niskim opóźnieniu. Mimo że w tytule jest 'Mid-Level', w opisie pojawia się 'Senior', co może oznaczać oczekiwanie samodzielności. Codzienne zadania to głównie rozwój modeli głębokiego uczenia w Pythonie (PyTorch/TensorFlow), praca z danymi w SQL/BigQuery oraz wdrażanie na GCP (Vertex AI).
- ✓W pełni zdalna praca (strukturalne)
- ✓Konkretny zakres odpowiedzialności – realna praca z modelami produkcyjnymi
- ✓Wymóg pisania testowalnego kodu i CI/CD – nacisk na inżynierię
- !W ogłoszeniu pojawia się zarówno 'Mid-Level' (w strukturze) jak i 'Senior' (w opisie) – niejasność co do poziomu
- !Brak informacji o wielkości zespołu i liczbie projektów
- !Brak opisu procesu rekrutacyjnego
- !Praca dla agencji (ITDS) – możliwy outsourcing
- •Projektowanie i trenowanie modeli deep learning do predykcji CTR, CVR i RoAS dla kampanii reklamowych
- •Architektura modeli łączących sygnały z wielu źródeł (użytkownik, produkt, wydawca, miejsce docelowe)
- •Optymalizacja modeli pod kątem niskiego opóźnienia i wysokiej przepustowości w produkcji
- •Rozwój modeli do dynamicznej optymalizacji treści w platformie DSP (w tym retargeting)
- •Pisanie produkcyjnego kodu w Pythonie z testami i dokumentacją
- •Konfiguracja pipeline'ów CI/CD oraz infrastruktury chmurowej na GCP (Vertex AI, Pipelines)
- •Monitorowanie wdrożonych modeli i ciągłe ulepszanie ich wydajności
- •Współpraca z zespołami produktowymi i inżynieryjnymi nad integracją modeli z systemami
Oferta skierowana do developerów z doświadczeniem komercyjnym (Mid).
Data Scientist z przynajmniej 3 latami doświadczenia w ML, który zna Python i PyTorch/TensorFlow, ma podstawy SQL i GCP, ale niekoniecznie pracował wcześniej w reklamie. Potrafi pisać kod produkcyjny.
Nie dla osób z mniej niż 3 latami doświadczenia w data science. Nie dla juniorów ani dla osób szukających roli czysto analitycznej bez kodowania i wdrażania modeli.
- ?Ile osób liczy zespół Data Science, z którym będę współpracować?
- ?Czy modele są wdrażane na Vertex AI, czy używacie też innych narzędzi?
- ?Jak wygląda proces monitorowania modeli w produkcji?
- ?Czy w projekcie są planowane migracje lub modernizacje stacka?
- ?Jaka jest faktyczna rola – mid czy senior? Czy są różnice w oczekiwaniach?
- ?Czy model pracy jest w 100% zdalny, czy są jakieś spotkania okazjonalne?
- ?Jak wygląda proces rekrutacyjny – ile etapów, czy jest zadanie domowe?
- −Nie podano wielkości zespołu
- −Brak opisu procesu rekrutacyjnego
- −Brak informacji o on-call lub dyżurach
- −Nie wiadomo, czy model pracy jest w pełni zdalny czy hybrydowy (okazjonalne wizyty)
Na poziomie rynkowym
≈ 137,5–162,5 zł/h
Dane z aktywnych ofert zawierających technologię Deep Learning.