Data Engineer (AI/ML)
Awin Global
Rola skupia się na budowie, automatyzacji i monitorowaniu modeli predykcyjnych w środowisku produkcyjnym. Będziesz odpowiedzialny za cały lifecycle modelu – od ekstrakcji danych i inżynierii cech po wdrożenie, monitoring i optymalizację. Pracujesz głównie w Databricks i Azure, współpracując z globalnym zespołem data engineerów i analityków. To nie jest rola badawcza – nacisk na produkcję, automatyzację i skalowalność.
Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji.
Brakuje: nie podano trybu pracy (zdalny/hybrydowy/stacjonarny), brak widełek wynagrodzenia.
Rola skupia się na budowie, automatyzacji i monitorowaniu modeli predykcyjnych w środowisku produkcyjnym. Będziesz odpowiedzialny za cały lifecycle modelu – od ekstrakcji danych i inżynierii cech po wdrożenie, monitoring i optymalizację. Pracujesz głównie w Databricks i Azure, współpracując z globalnym zespołem data engineerów i analityków. To nie jest rola badawcza – nacisk na produkcję, automatyzację i skalowalność.
- ✓Flexi-Week: 4-dniowy tydzień pracy przy pełnym wynagrodzeniu
- ✓Miesięczny dodatek na koszty pracy zdalnej
- ✓Bony żywieniowe
- ✓Ubezpieczenie zdrowotne, wzrokowe i dentystyczne (dla Ciebie i członka rodziny)
- ✓Pakiet mebli do home office po 3 miesiącach
- ✓Program doceniania rówieśników (vouchery peer-to-peer)
- ✓Globalna kultura z wirtualnymi aktywnościami społecznymi
- !Brak informacji o trybie pracy (stacjonarny/hybrydowy/zdalny) – choć benefit 'Flexi-Office' sugeruje elastyczność
- !Brak widełek wynagrodzenia
- !Wymienione 'Scrum practices' i 'Agile mindset' – może oznaczać silne przywiązanie do ceremonii
- ?Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji
- •Projektowanie i implementacja ETL w Databricks (Delta Lake, Asset Bundles) do przygotowania danych treningowych
- •Rozwijanie i strojenie modeli ML przy użyciu scikit-learn, TensorFlow/PyTorch
- •Monitorowanie wydajności modeli i tworzenie metryk biznesowych
- •Integracja z Azure Data Factory i ADLS dla przepływów danych
- •Praca z generatywnymi modelami AI (ChatGPT, Claude) i wektorowymi bazami danych
- •Orkiestracja pipeline'ów ML z MLflow i Databricks Jobs
- •Refaktoryzacja i optymalizacja istniejących modeli pod kątem wydajności
- •Współpraca z zespołem nad standardami inżynierii ML i code review
Oferta dla doświadczonych specjalistów (Senior).
Data engineer z około 2-letnim doświadczeniem w AI/ML, który potrafi samodzielnie implementować ETL w Databricks i trenować modele scikit-learn, ale niekoniecznie ma głęboką wiedzę o generatywnym AI czy MLOps.
Osoby z czysto akademickim backgroundem ML (bez produkcji) oraz juniorzy poniżej 2 lat doświadczenia. Nie dla inżynierów unikających chmury lub Scruma.
- ?Ile osób liczy zespół Data Services, w którym będę pracować?
- ?Jaki jest model pracy (zdalny/hybrydowy/stacjonarny) i ile dni w biurze?
- ?Czy istnieje system dyżurów on-call dla modeli produkcyjnych?
- ?Jakie narzędzia CI/CD są używane przy deploymencie modeli?
- ?Jaki jest stosunek pracy nad nowymi modelami do utrzymania istniejących?
- ?Czy istnieje budżet szkoleniowy na konferencje lub kursy?
- −Nie podano trybu pracy (zdalny/hybrydowy/stacjonarny)
- −Brak widełek wynagrodzenia
- −Nie opisano wielkości zespołu
- −Brak informacji o procesie rekrutacyjnym
- −Nie wiadomo, czy są dyżury on-call
Globalny, zdalny zespół z kulturą otwartości i inkluzywnością. Firma organizuje wirtualne aktywności społeczne i promuje 'Life @ Awin'.