Senior Python Developer (Machine Learning) (m/k/n)
Upvanta
Rola polega na projektowaniu i rozwijaniu silnika ML do oceny ryzyka finansowego w systemie fintech (finansowanie faktur). Praca zdalna, zespół międzynarodowy, produkt przekształcany z wewnętrznego na zewnętrzny. Główne zadania: budowa modeli predykcyjnych, optymalizacja wydajności, współpraca z DevOps i architektem.
Brakuje: brak informacji o konkretnych narzędziach/bibliotekach ml, nie podano wielkości zespołu.
Rola polega na projektowaniu i rozwijaniu silnika ML do oceny ryzyka finansowego w systemie fintech (finansowanie faktur). Praca zdalna, zespół międzynarodowy, produkt przekształcany z wewnętrznego na zewnętrzny. Główne zadania: budowa modeli predykcyjnych, optymalizacja wydajności, współpraca z DevOps i architektem.
- ✓100% zdalna z okazjonalnymi wizytami (raz na kwartał/pół roku)
- ✓Realny wpływ na produkt i decyzje technologiczne
- ✓Międzynarodowy zespół
- ✓Dofinansowanie szkoleń i kursów
- !Brak informacji o wielkości zespołu i podziale obowiązków
- !Brak szczegółów o stosach technologicznych (biblioteki ML, narzędzia)
- !Firma outsourcingowa (Upvanta) – możliwa praca u klienta zewnętrznego
- •Projektowanie i implementacja modeli ML do oceny ryzyka finansowego
- •Budowa i rozwój silnika ML (risk engine) w Python
- •Praca z danymi: przygotowanie, czyszczenie, feature engineering
- •Optymalizacja rozwiązań pod kątem wydajności i skalowalności
- •Współpraca z zespołem developerskim, architektem i DevOps
- •Udział w podejmowaniu decyzji technologicznych
- •Code review i utrzymanie jakości kodu
Oferta dla doświadczonych specjalistów (Senior).
Inżynier z 4-letnim doświadczeniem w Pythonie i co najmniej jednym komercyjnym projektem z ML w finansach (np. scoring, modele ryzyka).
Nie dla osób bez doświadczenia w ML lub finansach. Nie dla juniorów ani midów bez pracy z ryzykiem finansowym.
- ?Jakie biblioteki ML (scikit-learn, XGBoost, TensorFlow itp.) są używane?
- ?Ile osób liczy zespół deweloperski?
- ?Czy istnieje już jakaś infrastruktura ML (pipeline'y, monitoring)?
- ?Jak wygląda proces wdrożenia modeli do produkcji (MLOps)?
- ?Czy praca dotyczy tylko nowego silnika, czy też utrzymanie istniejącego?
- ?Jakie są oczekiwania co do znajomości konkretnych frameworków do modeli ryzyka?
- −Brak informacji o konkretnych narzędziach/bibliotekach ML
- −Nie podano wielkości zespołu
- −Brak opisu procesu MLOps/deploymentu
- −Nie wiadomo czy istnieje już model czy wszystko od zera
Współpraca z międzynarodowym zespołem, Agile/Scrum. Praca zdalna z okazjonalnymi wyjazdami do Helsinek.
3 etapy: CV, rozmowa wstępna (Introductory interview), rozmowa techniczna (Technical interview).
Na poziomie rynkowym
Dane z aktywnych ofert zawierających technologię Python. Pełne statystyki zarobków →