Senior Python Developer (Machine Learning)
co.brick
Rola polega na budowie i rozwijaniu silnika ML dla modelu ryzyka finansowego w fintech. Choć tytuł podkreśla Python developera, to w rzeczywistości jest to rola inżyniera ML – głównym zadaniem jest tworzenie modeli i optymalizacja systemu, nie ogólne programowanie w Pythonie. Praca zdalna, ale z okazjonalnymi wizytami u klienta w Helsinkach. System ma 8 lat, przechodzi transformację z wewnętrznego na skalowalny produkt.
Brakuje: brak informacji o wielkości zespołu ml, nie podano konkretnych bibliotek ml.
Rola to przede wszystkim Machine Learning Engineer – budowa i optymalizacja modeli ML dla ryzyka finansowego, a nie ogólne programowanie w Pythonie. Tytuł kładzie nacisk na Python developera, co może sugerować szerszy zakres backendowy, podczas gdy w praktyce praca skupia się na ML.
Rola polega na budowie i rozwijaniu silnika ML dla modelu ryzyka finansowego w fintech. Choć tytuł podkreśla Python developera, to w rzeczywistości jest to rola inżyniera ML – głównym zadaniem jest tworzenie modeli i optymalizacja systemu, nie ogólne programowanie w Pythonie. Praca zdalna, ale z okazjonalnymi wizytami u klienta w Helsinkach. System ma 8 lat, przechodzi transformację z wewnętrznego na skalowalny produkt.
- ✓Elastyczność (tylko 1x na kwartał wyjazd)
- ✓Praca nad skalowaniem produktu – ciekawe wyzwanie
- ✓Międzynarodowy projekt (klient z Finlandii)
- ✓Transformacja wewnętrznego systemu w produkt – możliwość wpływu na architekturę
- −System legacy (8 lat) w trakcie transformacji – może być dużo długu technicznego
- −Okazjonalne wizyty u klienta w Finlandii – jeśli nie lubisz podróży, to minus
- !Brak informacji o zespole po stronie ML (czy jest już jakiś ML Engineer?)
- !Nie podano konkretnych bibliotek ML (TensorFlow, PyTorch, scikit-learn?)
- !Brak wzmianki o testach modeli, MLOps czy CI/CD dla ML
- •Projektowanie i implementacja modeli ML dla ryzyka finansowego
- •Feature engineering i przetwarzanie danych finansowych
- •Trenowanie, walidacja i optymalizacja modeli
- •Integracja modeli z istniejącym systemem back-endowym
- •Współpraca z zespołem (.NET/React) przy skalowaniu systemu
- •Udział w code review i stand-upach
- •Okazjonalne spotkania z klientem w Helsinkach (1x na kwartał)
- •Monitorowanie wydajności modeli w produkcji
Oferta dla doświadczonych specjalistów (Senior).
Minimalny profil to osoba z 3-4 latami doświadczenia w ML i Pythonie, która potrafi samodzielnie budować modele i integrować je z systemem. Wymagana jest znajomość angielskiego na poziomie komunikatywnym. Może nie mieć doświadczenia fintech, ale musi być gotowa się uczyć.
Raczej nie dla juniorów ani midów bez ugruntowanego doświadczenia w ML. Osoby szukające wyłącznie zdalnej bez wyjazdów też mogą być rozczarowane okazjonalnymi wizytami. Nie dla kogoś, kto nie chce pracować z 8-letnim systemem legacy.
- ?Ile osób w zespole ML i jak wygląda współpraca z DevOps/Architektem?
- ?Czy stack ML to tylko Python, czy też jakieś frameworki (np. TensorFlow, PyTorch)?
- ?Jak wygląda proces deploymentu modeli – czy jest już CI/CD dla ML?
- ?Czy istnieje infrastruktura do trenowania modeli (GPU, chmura)?
- ?Jakie są główne wyzwania przy transformacji systemu – co jest największym legacy?
- ?Jaka jest oczekiwana częstotliwość wyjazdów do Helsinek – czy to 1x na kwartał, czy może częściej na początku?
- ?Czy oferujecie jakiś budżet na szkolenia lub konferencje?
- −Brak informacji o wielkości zespołu ML
- −Nie podano konkretnych bibliotek ML
- −Brak informacji o infrastrukturze (chmura, GPU?)
- −Nie wiadomo czy jest budżet szkoleniowy
Zespół międzynarodowy (klient w Finlandii), współpraca z fullstackowcami, PM i architektem. Kultura pracy zdalnej, ale z okazjonalnymi spotkaniami na żywo.
Na poziomie rynkowym
≈ 150,0–180,0 zł/h
Dane z aktywnych ofert zawierających technologię Machine Learning. Pełne statystyki zarobków →