Software Engineer Data & AI
PRETIUS SOFTWARE
Hybrydowa rola łącząca backend (Kotlin/Java) z data engineering i AI/ML. 60% czasu to rozwój usług backendowych dla platformy eCommerce, 40% to eksploracja danych, budowa pipeline’ów i wsparcie modeli ML. Praca z GCP, Terraform, BigQuery, Airflow, Scala i Vertex AI. Wymaga zarówno umiejętności inżynierii oprogramowania, jak i analizy danych.
Brakuje: nie podano liczby osób w zespole, brak opisu procesu rekrutacyjnego (liczba etapów, zadania).
Hybrydowa rola łącząca backend (Kotlin/Java) z data engineering i AI/ML. 60% czasu to rozwój usług backendowych dla platformy eCommerce, 40% to eksploracja danych, budowa pipeline’ów i wsparcie modeli ML. Praca z GCP, Terraform, BigQuery, Airflow, Scala i Vertex AI. Wymaga zarówno umiejętności inżynierii oprogramowania, jak i analizy danych.
- ✓Dofinansowanie sportu i opieki zdrowotnej
- ✓Szkolenia, konferencje, certyfikacje
- ✓Nowoczesny stack technologiczny (GCP, Terraform, Airflow, Vertex AI)
- ✓Możliwość rozwoju w obszarze AI/ML przy jednoczesnym budowaniu backendu
- −Rola hybrydowa (60/40) może prowadzić do rozmycia odpowiedzialności i nadmiaru obowiązków
- −Firma to software house – możliwa zmiana projektu po zakończeniu obecnego
- !Brak informacji o wielkości zespołu i liczbie projektów
- !Nie opisano procesu rekrutacyjnego
- •Rozwój i utrzymanie backendowych usług w Kotlin/Java
- •Przetwarzanie dużych zbiorów danych z użyciem Scala, BigQuery i Spark
- •Projektowanie i utrzymanie potoków danych w Apache Airflow / Cloud Composer
- •Zarządzanie infrastrukturą GCP za pomocą Terraform (Infrastructure as Code)
- •Przygotowanie danych i inżynieria cech (data wrangling, feature engineering)
- •Wsparcie trenowania i wdrażania modeli ML w Vertex AI
- •Analiza danych, testy A/B, wizualizacja i data storytelling
- •Współpraca z zespołem przy eksperymentach analitycznych i AI/ML
Oferta dla doświadczonych specjalistów (Senior).
Mid-level backend developer z Kotlin/Java, który pracował z Big Data i ma podstawy w GCP oraz Airflow, gotów do nauki data science i AI w praktyce.
Osoby szukające wyłącznie roli Data Scientist lub wyłącznie backend developera bez styku z danymi. Również nie dla juniorów, którzy nie mają 3 lat doświadczenia w software engineering.
- ?Czy platforma eCommerce jest produktem własnym Pretius, czy projektem dla klienta?
- ?Ile osób liczy zespół i w jaki sposób jest podzielony między backend a data?
- ?Jak wygląda typowy dzień pracy – czy rotacja między zadaniami jest elastyczna?
- ?Czy istnieje możliwość specjalizacji w jednej ze ścieżek (backend lub data) w przyszłości?
- ?Jak wygląda proces wdrożenia modeli ML do produkcji i kto odpowiada za monitoring?
- ?Czy są przewidziane dyżury on-call?
- ?Jakie są największe wyzwania techniczne w obecnym projekcie?
- −Nie podano liczby osób w zespole
- −Brak opisu procesu rekrutacyjnego (liczba etapów, zadania)
- −Nie wiadomo, czy projekt to produkt własny czy kliencki
- −Brak informacji o czasie trwania projektu i jego skali (ilość danych, użytkownicy)
Powyżej mediany rynkowej
Dane z aktywnych ofert zawierających technologię AI/ML. Pełne statystyki zarobków →