Machine Learning Team Lead – Cloud and Deep Learning
ITDS
Jest to rola lidera zespołu ML odpowiedzialnego za rozwój i wdrażanie modeli scoringowych (predykcje kliknięć i konwersji) dla ofert sponsorowanych. Obejmuje zarządzanie zespołem, pełny cykl życia modeli, współpracę z zespołami backendowymi i produktowymi oraz komunikację z interesariuszami na poziomie dyrektorskim. Wymaga doświadczenia w deep learningu (PyTorch/TensorFlow) i chmurze GCP, a także umiejętności zarządzania ludźmi. Praca hybrydowa w Warszawie z maksymalnie 2 dniami zdalnymi w tygodniu.
Brakuje: nie podano wielkości zespołu., nie określono klienta końcowego..
Jest to rola lidera zespołu ML odpowiedzialnego za rozwój i wdrażanie modeli scoringowych (predykcje kliknięć i konwersji) dla ofert sponsorowanych. Obejmuje zarządzanie zespołem, pełny cykl życia modeli, współpracę z zespołami backendowymi i produktowymi oraz komunikację z interesariuszami na poziomie dyrektorskim. Wymaga doświadczenia w deep learningu (PyTorch/TensorFlow) i chmurze GCP, a także umiejętności zarządzania ludźmi. Praca hybrydowa w Warszawie z maksymalnie 2 dniami zdalnymi w tygodniu.
- ✓Dostęp do platformy szkoleniowej Pluralsight.
- ✓Praca nad nowoczesnymi rozwiązaniami AI z deep learningiem.
- ✓Międzynarodowe środowisko i możliwość rozwoju kariery.
- !Hybryda z maksymalnie 2 dniami zdalnymi w tygodniu – może być zbyt restrykcyjna dla niektórych.
- !Nie podano nazwy klienta ani szczegółów produktu poza 'Sponsored Offers'.
- !Opis benefitów ogólny – brak konkretów poza pakietem medycznym i Multisportem.
- •Prowadzenie codziennych stand-upów i zarządzanie priorytetami zespołu projektów ML.
- •Projektowanie i przegląd architektur modeli deep learningowych do predykcji kliknięć/konwersji.
- •Przeprowadzanie code review w Pythonie i dbanie o najlepsze praktyki w ML.
- •Planowanie i nadzorowanie trenowania, ewaluacji, kalibracji i stopniowego wdrażania modeli.
- •Koordynacja z zespołami backendowymi w zakresie wdrożeń modeli i integracji.
- •Raportowanie postępów i wniosków interesariuszom, w tym dyrektorom.
- •Wprowadzanie ulepszeń w pipeline'ach ML i procesach CI/CD.
- •Mentoring członków zespołu i przeprowadzanie ocen okresowych.
Stanowisko liderskie — wymaga zarówno doświadczenia technicznego jak i umiejętności zarządzania.
Osoba z ok. 6-7 latami doświadczenia w ML/DS, z przynajmniej 1 rokiem zarządzania, spełniająca wszystkie wymagania must-have, ewentualnie z brakami w nice-to-have, ale z potencjałem do szybkiego rozwoju w roli lidera.
Juniorzy, osoby bez doświadczenia w zarządzaniu zespołami lub bez praktyki w deep learningu i chmurze GCP. Kandydaci szukający wyłącznie pracy zdalnej (hybryda z ograniczeniem do 2 dni w tygodniu).
- ?Ile osób liczy zespół, którym mam kierować?
- ?Jaki jest konkretny produkt klienta (Sponsored Offers)?
- ?Jak wygląda obecny stos technologiczny w produkcji (MLOps, CI/CD)?
- ?Czy są dyżury on-call lub praca w weekendy?
- ?Jaki jest przewidywany czas trwania projektu?
- ?Jakie są największe wyzwania techniczne, przed którymi stoi zespół?
- ?Czy istnieje budżet na konferencje lub dodatkowe szkolenia?
- ?Jak wygląda polityka sprzętowa (laptop, monitory)?
- −Nie podano wielkości zespołu.
- −Nie określono klienta końcowego.
- −Brak informacji o procesie rekrutacyjnym (liczba etapów, zadanie domowe).
- −Nie wiadomo, czy istnieje możliwość pracy w pełni zdalnej po okresie próbnym.
Zespół pracuje w dynamicznym, innowacyjnym środowisku nad projektami AI o wysokim wpływie. Oczekuje się współpracy międzynarodowej i komunikacji z dyrektorami, co sugeruje profesjonalną, ale otwartą kulturę.
Powyżej mediany rynkowej
Dane z aktywnych ofert zawierających technologię Google Cloud Platform.