Senior Machine Learning
TQLO
Rola Machine Learning Engineera w szybko rozwijającej się organizacji, która tworzy nowoczesne rozwiązania oparte na danych i AI. Projekt skupia się na tworzeniu skalowalnych systemów uczenia maszynowego w obszarach takich jak optymalizacja, wycena, rekomendacje i Causal AI. Kandydat będzie odpowiedzialny za rozwój, wdrażanie i produkcję rozwiązań AI/ML, w tym aspekty MLOps, takie jak monitorowanie, automatyzacja i utrzymanie modeli.
Brakuje: szczegółowy opis projektu i jego celów biznesowych., informacje o wielkości zespołu ml i jego strukturze..
Rola Machine Learning Engineera w szybko rozwijającej się organizacji, która tworzy nowoczesne rozwiązania oparte na danych i AI. Projekt skupia się na tworzeniu skalowalnych systemów uczenia maszynowego w obszarach takich jak optymalizacja, wycena, rekomendacje i Causal AI. Kandydat będzie odpowiedzialny za rozwój, wdrażanie i produkcję rozwiązań AI/ML, w tym aspekty MLOps, takie jak monitorowanie, automatyzacja i utrzymanie modeli.
- ✓Możliwość pracy nad rozwiązaniami, które wpływają na codzienne doświadczenia milionów użytkowników.
- ✓Praca z nowoczesnymi technologiami AI, w tym Causal AI i LLM.
- ✓Transparentny 3-etapowy proces rekrutacyjny z realnym feedbackiem.
- ✓Wsparcie sprzętowe od Klienta dla pracy zdalnej.
- ✓Przyjazna atmosfera i silne wsparcie od doświadczonych ekspertów Data Science i ML.
- −Oferta pracy od agencji pośrednictwa pracy (TQLO Sp. z o.o. — Employment Agency), co może oznaczać pracę na czas określony lub mniejszą stabilność.
- −Projekt ma być realizowany przez 6 miesięcy z możliwością przedłużenia, co może być ograniczeniem dla osób szukających długoterminowego zaangażowania.
- !Nie podano konkretnych informacji o wielkości zespołu ani o jego strukturze.
- !Nie sprecyzowano, jakie konkretnie 'nowoczesne, data- i AI-driven solutions' są rozwijane.
- !Choć wymieniono Azure/GCP i Snowflake, nie podano, które z nich są priorytetowe lub w jakim stopniu są wykorzystywane.
- •Rozwój, wdrażanie i produkcja rozwiązań AI/ML, w tym wdrażanie w chmurze (Azure / GCP, Snowflake).
- •Dostarczanie modeli od początku do końca, w tym aspekty MLOps (monitorowanie, automatyzacja, utrzymanie).
- •Rozwiązywanie zaawansowanych problemów predykcyjnych, optymalizacyjnych i rekomendacyjnych przy użyciu nowoczesnych metod uczenia maszynowego.
- •Budowanie rozwiązań opartych na Causal AI i rozwijanie narzędzi wykorzystujących silniki LLM.
- •Tworzenie skalowalnych, wysokowydajnych systemów ML wspierających kluczowe decyzje biznesowe.
- •Projektowanie narzędzi i rozwiązań we współpracy z Product Ownerem oraz zespołami Data Scientists i Analityków.
Oferta dla doświadczonych specjalistów (Senior).
Kandydat z minimum 3-letnim doświadczeniem jako Data Scientist lub ML Engineer, który posiada dobrą znajomość Pythona, SQL i podstawowych narzędzi ML (scikit-learn, Git). Musi mieć doświadczenie w wdrażaniu modeli i rozumieć podstawy MLOps. Biegła znajomość angielskiego jest wymagana.
Rola nie jest dla osób z mniejszym niż 3-letnim doświadczeniem w Data Science lub Machine Learning. Kandydaci, którzy nie posiadają biegłej znajomości języka angielskiego lub nie mają doświadczenia w pracy z Pythonem i SQL, również nie będą pasować.
- ?Jakie są główne wyzwania techniczne związane z produkcją modeli ML w tym projekcie?
- ?Jak wygląda proces wdrażania modeli do produkcji i jakie są procedury rollbacku?
- ?Jakie konkretnie narzędzia i platformy są używane do monitorowania modeli ML?
- ?Jakie są plany dotyczące rozwoju i wykorzystania LLM w projekcie?
- ?Jak wygląda współpraca z zespołami Data Scientists i Analityków?
- ?Jakie są oczekiwania dotyczące udziału w procesach CI/CD i automatyzacji?
- ?Jakie są możliwości rozwoju w ramach firmy TQLO lub u klienta po zakończeniu projektu?
- ?Jakie są konkretne przykłady projektów, nad którymi pracował zespół ML?
- −Szczegółowy opis projektu i jego celów biznesowych.
- −Informacje o wielkości zespołu ML i jego strukturze.
- −Konkretne przykłady problemów optymalizacyjnych, rekomendacyjnych lub związanych z Causal AI, które będą rozwiązywane.
- −Informacje o budżecie szkoleniowym lub możliwościach rozwoju.
Opisane jako 'Friendly atmosphere and strong support from experienced Data Science and ML experts', sugerujące wspierające i doświadczone środowisko pracy.
Transparent 3-stage recruitment process.
Na poziomie rynkowym
≈ 140,0–170,0 zł/h
Dane z aktywnych ofert zawierających technologię Python. Pełne statystyki zarobków →