Senior Machine Learning Engineer

MOTIFE

Oferta w skrócie

31 000 – 35 000PLN / mies.

🏢StacjonarnaTryb pracy

📄Umowa o pracęKontrakt

⏱️Senior · 4+ latDoświadczenie

LokalizacjaWarszawa

Źródło

NoFluffJobs

↗

Aktywna

Opublikowano7 maja 2026

Ostatnio sprawdzono7 maja 2026

Wygasa za18 dni

Otwórz ofertę u źródła

🛠 Wymagane (Must Have)

Dane źródłowe

Machine Learning NLP Computer vision Clean Code Python Spark Kubernetes REST API gRPC Communication skills Data pipelines AWS

⭐ Mile widziane (Nice to Have)

Dane źródłowe

Java Kotlin Go C C++

AI Insights

Czym naprawdę jest ta rola?ML Engineer

Praca w zespole Personalizacji, odpowiedzialnym za systemy rekomendacji treści fitness i wellness. Inżynier ML będzie budować i trenować modele (np. rekomendacje treningów), rozwijać pipeline'y danych, wdrażać modele na produkcję, optymalizować czas odpowiedzi, prowadzić testy A/B, oraz przyczyniać się do inicjatyw LLM i spersonalizowanych planów. Stack technologiczny: Python, Spark, Airflow, AWS, Kubernetes.

Plusy

✓Ciekawy produkt (fitness/wellness) z real-time ML i LLM
✓Pełny stack technologiczny: Python, Spark, Airflow, AWS, Kubernetes

Na co uważać

!Rekrutacja przez agencję (MOTIFE) – nieznany bezpośredni pracodawca
!Brak informacji o procesie rekrutacyjnym

Codzienna praca

•Budowanie i trenowanie modeli ML (rekomendacje treści fitness/wellness)
•Rozwijanie i utrzymywanie pipeline'ów danych (Python, Spark, Airflow, AWS)
•Wdrażanie modeli na produkcję oraz monitorowanie ich wydajności
•Optymalizacja serwowania modeli w czasie rzeczywistym (latencja, skalowalność, koszty)
•Przeprowadzanie i analiza testów A/B we współpracy z analitykami produktowymi
•Współtworzenie inicjatyw IQ związanych z LLM i spersonalizowanymi planami
•Współpraca z inżynierami danych, platform, softwaru, PM i analitykami

Więcej o ofercie

Dla kogo jest ta oferta

Profil idealny

Oferta dla doświadczonych specjalistów (Senior).

Minimum sensowne

Osoba z 4 latami doświadczenia w ML, dobrą znajomością Pythona, podstawową znajomością Spark/Airflow i AWS, oraz doświadczeniem w wdrażaniu modeli na produkcję (Kubernetes, REST).

Raczej nie dla

Juniorzy bez doświadczenia produkcyjnego, osoby szukające pracy w pełni zdalnej lub hybrydowej (wymagana obecność w biurze w Warszawie), ani badacze ML bez nastawienia na produkcję.

Ocena dopasowania

Junior1/5

Mid3/5

Senior5/5

Hands-on5/5

Architekt2/5

Remote1/5

Enterprise3/5

Pytania do rekrutera

?Ile osób liczy zespół Personalizacji i jak są podzielone role?
?Jaka jest obecna architektura systemu rekomendacji – czy to greenfield, czy legacy?
?Jaki procent czasu spędza się na pracy nad modelami vs pipeline’ami vs produkcją?
?Czy są dyżury on-call? Jak często i czy są płatne?
?Jak wygląda proces rekrutacyjny – ile etapów, czy jest zadanie domowe?
?Czy istnieje możliwość pracy hybrydowej (np. 1-2 dni w biurze) pomimo oznaczenia 'office'?

Brakujące informacje

−Liczba osób w zespole
−Obowiązki on-call
−Procentowy podział czasu między budowę modeli, pipeline'y i produkcję
−Możliwość pracy zdalnej/hybrydowej
−Szczegółowy proces rekrutacyjny

Zespół

Cross-functional collaboration with ML, Data, Software, Platform Engineers, PMs, Analysts.

🔗Podobne oferty