Programista Python (Mid) – Machine Learning / Data Science
RITS
Rola łączy inżynierię oprogramowania z uczeniem maszynowym w sektorze finansowym. Będziesz tworzyć modele predykcyjne wspierające sprzedaż produktów finansowych (FX, leasing, faktoring). Odpowiadasz za pełny cykl życia modelu: od przygotowania danych, przez budowę i walidację, po wdrożenie w środowisku produkcyjnym i utrzymanie (MLOps).
Brakuje: nie podano wielkości zespołu, brak opisu procesu rekrutacyjnego.
Rola łączy inżynierię oprogramowania z uczeniem maszynowym w sektorze finansowym. Będziesz tworzyć modele predykcyjne wspierające sprzedaż produktów finansowych (FX, leasing, faktoring). Odpowiadasz za pełny cykl życia modelu: od przygotowania danych, przez budowę i walidację, po wdrożenie w środowisku produkcyjnym i utrzymanie (MLOps).
- ✓Pełny cykl życia modelu od danych po produkcję z naciskiem na MLOps
- ✓Konkretny, ciekawy domain (produkty finansowe)
- ✓Nowoczesny stack: LightGBM, XGBoost, Docker, CI/CD
- ✓Stawka 105 zł/h netto B2B (atrakcyjna na rynku)
- !Niepodano wielkości zespołu ani struktury projektu
- !Nie opisano procesu rekrutacyjnego (etapy, zadanie)
- !Brak informacji o kliencie końcowym lub wewnętrznym
- !Hybryda: 2 dni w biurze tygodniowo – może być mniej elastyczna
- •Projektowanie, trenowanie i walidacja modeli ML (LightGBM, XGBoost, scikit-learn)
- •Przygotowywanie danych: data wrangling, feature engineering, czyszczenie danych
- •Budowa i rozwijanie pipeline'ów ETL (SSIS, Python) do przetwarzania danych
- •Wdrażanie modeli do produkcji przez API i batch processing
- •Optymalizacja zapytań SQL i praca z SQL Server na dużych wolumenach danych
- •Utrzymanie i rozwój procesów MLOps: wersjonowanie modeli, CI/CD, Docker
- •Współpraca z zespołami biznesowymi i technicznymi przy definiowaniu wymagań
Oferta skierowana do developerów z doświadczeniem komercyjnym (Mid).
Inżynier ML/Data Science z 3-letnim stażem, solidna znajomość Python i SQL, doświadczenie w budowie modeli i ETL, podstawy wdrożeń produkcyjnych.
Osoby z mniej niż 2-letnim doświadczeniem w ML/Data Science, brak znajomości SQL lub doświadczenia produkcyjnego. Rola wymaga samodzielności i znajomości całego cyklu ML.
- ?Ile osób liczy zespół i jakie są role w zespole?
- ?Czy projekt to wewnętrzny produkt firmy finansowej, czy wdrożenie u klienta?
- ?Jak wygląda proces rekrutacji (ile rozmów, czy jest zadanie)?
- ?Czy istnieje dyżur on-call lub praca w weekendy?
- ?Jakie są narzędzia MLOps w użyciu (MLflow, Kubeflow, etc.)?
- ?Jaki jest stosunek pracy nad nowymi modelami do utrzymania istniejących?
- −Nie podano wielkości zespołu
- −Brak opisu procesu rekrutacyjnego
- −Nie wiadomo, czy praca dotyczy jednego klienta czy wielu
- −Brak informacji o możliwości rozwoju i szkoleniach
Kultura oparta na zaufaniu, współpracy i ciągłym doskonaleniu – wynika z opisu firmy.
Poniżej mediany rynkowej
Dane z aktywnych ofert zawierających technologię Python. Pełne statystyki zarobków →