Pomiń do treści
Logo firmy Shimi

ML and Automation Leader/Manager (m/f/n)

Shimi

Oferta w skrócie
Widełki nieujawnione
🏠ZdalnieTryb pracy
📄B2BKontrakt
⏱️Lead · 5+ latDoświadczenie
LokalizacjaWarszawa
Źródło
Aktywna
Opublikowano28 kwietnia 2026
Ostatnio sprawdzono6 maja 2026
Wygasa za2 dni
Werdykt JobHunt

To rola menedżerska w firmie konsultingowej (Shimi), która wdraża rozwiązania ML i automatyzacji dla klientów z sektorów finansów, zdrowia, usług publicznych i telekomunikacji. Łączy techniczne przywództwo (projektowanie architektur, MLOps, cloud) z zarządzaniem zespołem inżynierów oraz doradztwem biznesowym (presales, strategia). Nie jest to wyłącznie stanowisko developerskie – oczekuje się równowagi między pracą techniczną a zarządzaniem.

Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji.

Brakuje: nie podano widełek wynagrodzenia, brak informacji o wielkości zespołu.

🛠 Wymagane technologie
Dane źródłowe
AI Insights
Czym naprawdę jest ta rola?Engineering Manager

To rola menedżerska w firmie konsultingowej (Shimi), która wdraża rozwiązania ML i automatyzacji dla klientów z sektorów finansów, zdrowia, usług publicznych i telekomunikacji. Łączy techniczne przywództwo (projektowanie architektur, MLOps, cloud) z zarządzaniem zespołem inżynierów oraz doradztwem biznesowym (presales, strategia). Nie jest to wyłącznie stanowisko developerskie – oczekuje się równowagi między pracą techniczną a zarządzaniem.

Plusy
  • Umowa B2B (elastyczność podatkowa)
  • Projekty dla największych organizacji z różnych sektorów
  • Dostęp do globalnej sieci ekspertów
  • Autonomia techniczna i realny wpływ na razie biznesu
Na co uważać
  • Brak widełek wynagrodzenia w ogłoszeniu
  • Wymagane wyjazdy służbowe do Dublina co 6 miesięcy (nie dla każdego zaleta)
  • Rola w firmie konsultingowej – brak pełnej kontroli nad projektami klienckimi
  • !Ogłoszenie zawiera dużo buzzwordów (GenAI, Agentic AI) bez konkretów
  • !Nie wiadomo, jak duży jest zespół do zarządzania
  • !Nie określono procesu rekrutacyjnego
  • !Rola łączy zarządzanie i technologię – ryzyko przeciążenia obowiązkami
  • ?Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji
Codzienna praca
  • Prowadzenie projektów ML i automatyzacji od koncepcji do wdrożenia produkcyjnego
  • Współpraca z klientami przy identyfikacji obszarów do transformacji AI
  • Projektowanie i wdrażanie modeli ML z użyciem frameworków (np. TensorFlow, PyTorch) w chmurze (Azure/AWS)
  • Stosowanie praktyk MLOps: monitoring modeli, retraining, deployment, governance
  • Zapewnianie zgodności z Responsible AI i etyką danych
  • Zarządzanie, mentoring i rozwój zespołów inżynierów ML i specjalistów automatyzacji
  • Tworzenie reusable assets, akceleratorów i wzorców architektonicznych
  • Udział w presales: definiowanie architektury, estymacje, przygotowanie ofert
Więcej o ofercie
Dla kogo jest ta oferta
Profil idealny

Stanowisko liderskie — wymaga zarówno doświadczenia technicznego jak i umiejętności zarządzania.

Minimum sensowne

Osoba z dokładnie 5 latami w ML/automatyzacji, podstawową znajomością jednej chmury, doświadczeniem w MLOps i pierwszymi doświadczeniami w zarządzaniu małym zespołem lub projektem.

Raczej nie dla

Juniorzy bez doświadczenia w ML, osoby unikające zarządzania zespołem i kontaktu z klientem, a także osoby, które nie mogą lub nie chcą wyjeżdżać do Dublina.

Ocena dopasowania
Junior1/5
Mid2/5
Senior5/5
Hands-on2/5
Architekt4/5
Remote5/5
Enterprise3/5
Pytania do rekrutera
  • ?Ile osób liczy zespół, którym mam zarządzać?
  • ?Czy wyjazdy do Dublina są w pełni opłacane przez firmę?
  • ?Jaki jest konkretny stosunek pracy managerskiej do technicznej (procentowo)?
  • ?Jakie frameworki ML i narzędzia MLOps są używane u klientów?
  • ?Czy są już rozpoczęte projekty, czy zaczynam od zera?
  • ?Jak wygląda proces onboardingu i wsparcie od Shimi?
  • ?Jaki jest przewidywany czas zaangażowania na jednym projekcie?
Brakujące informacje
  • Nie podano widełek wynagrodzenia
  • Brak informacji o wielkości zespołu
  • Nie opisano procesu rekrutacyjnego
  • Nie wiadomo, jakie konkretnie narzędzia ML są używane (TensorFlow, PyTorch, scikit-learn?)
  • Brak szczegółów dotyczących benefitów (urlop, szkolenia itp.)
Zespół

Środowisko oparte na współpracy, rozwoju i dzieleniu się wiedzą, z dostępem do globalnej sieci ekspertów.

🔗Podobne oferty