Middle Python Developer
Integral Solutions - Data & AI
Rola łączy data science i inżynierię oprogramowania. Będziesz budować modele predykcyjne dla produktów finansowych (skarb FX, leasing, faktoring itp.), a także zajmować się całą ścieżką od danych po wdrożenie produkcyjne. To nie jest typowy Python Developer – to stanowisko wymaga głębokiej wiedzy ML i MLOps, a Python jest narzędziem, nie celem samym w sobie.
Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji.
Brakuje: nie podano procesu rekrutacyjnego, nie podano wielkości zespołu.
Tytuł mówi 'Python Developer', ale rzeczywista rola to ML Engineer / Data Scientist – budowa i wdrażanie modeli predykcyjnych z pełnym MLOps. Python jest narzędziem, ale wymagana jest głęboka wiedza ML, nie tylko backend.
Rola łączy data science i inżynierię oprogramowania. Będziesz budować modele predykcyjne dla produktów finansowych (skarb FX, leasing, faktoring itp.), a także zajmować się całą ścieżką od danych po wdrożenie produkcyjne. To nie jest typowy Python Developer – to stanowisko wymaga głębokiej wiedzy ML i MLOps, a Python jest narzędziem, nie celem samym w sobie.
- ✓Praca nad produkcyjnymi modelami ML z realnym wpływem na sprzedaż produktów finansowych
- ✓End-to-end odpowiedzialność od danych po wdrożenie (nie tylko PoC)
- ✓Dostęp do systemu myBenefit z prywatną opieką medyczną i Multisport
- !Stawka maksymalna 91 PLN/h – może być sztywna, bez negocjacji
- !Brak informacji o procesie rekrutacyjnym
- ?Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji
- •Budowa, trenowanie i walidacja modeli ML (supervised learning) dla predykcji skłonności zakupowych
- •Przetwarzanie i przygotowanie danych (data wrangling, feature engineering)
- •Optymalizacja zapytań SQL oraz praca na dużych wolumenach danych w SQL Server
- •Tworzenie i utrzymanie pipeline’ów danych (ETL z użyciem SSIS, Python lub innych narzędzi)
- •Wdrażanie modeli do produkcji (API, batch processing, integracja z systemami)
- •Zarządzanie cyklem życia modeli (MLOps: wersjonowanie, CI/CD, Docker)
- •Współpraca z zespołem nad architekturą rozwiązań i utrzymaniem ekosystemu ML
Oferta skierowana do developerów z doświadczeniem komercyjnym (Mid).
Osoba z 3 latami doświadczenia w ML, która samodzielnie wdrożyła kilka modeli do produkcji, zna MLOps i potrafi pisać wydajne zapytania SQL.
Nie dla osób szukających typowej roli backendowego developera Pythona bez ML, ani dla juniorów z <3 latami doświadczenia w Data Science.
- ?Ile osób liczy zespół i jakie role w nim są?
- ?Jakie konkretne narzędzia MLOps są używane (np. MLflow, Kubeflow)?
- ?Czy są dyżury on-call? Jak często?
- ?Jak wygląda typowy sprint i współpraca z biznesem?
- ?Czy stawka 91 PLN/h jest negocjowalna?
- ?Jakie są plany rozwoju technologicznego zespołu na najbliższy rok?
- ?Czy model hybrydowy to sztywne 2 dni zdalne, czy elastyczne?
- −Nie podano procesu rekrutacyjnego
- −Nie podano wielkości zespołu
- −Nie podano informacji o dyżurach on-call
- −Nie podano zakresu odpowiedzialności za utrzymanie modeli po wdrożeniu
Zespół stawia na realne wdrożenia i end-to-end podejście, łącząc data science i inżynierię. Praca hybrydowa z 2 dniami zdalnymi.