Expert / Lead Machine Learning Engineer (m/k)

Nasze wymagania

• minimum 7–8 lat doświadczenia w obszarze Machine Learning lub Data Science,
• bardzo dobra znajomość Python oraz SQL,
• doświadczenie w projektowaniu i wdrażaniu modeli ML end-to-end,
• praktyczna praca z testami A/B,
• doświadczenie z dużymi zbiorami danych oraz hurtowniami danych,
• bardzo dobra znajomość bibliotek takich jak Pandas, NumPy, scikit-learn, XGBoost lub PyTorch,
• doświadczenie z Git oraz procesami CI/CD,
• znajomość narzędzi MLOps (MLflow, Airflow, Docker, Kubernetes lub podobnych),
• doświadczenie z Azure oraz Snowflake,
• doświadczenie w zarządzaniu lub mentoringu zespołu technicznego,
• umiejętność współpracy z biznesem i zespołami produktowymi,
• samodzielność oraz odnajdywanie się w dynamicznym środowisku łączącym skalę dużej organizacji z kulturą produktową,
• bardzo dobra znajomość języka polskiego oraz komunikatywny angielski.

Mile widziane

• doświadczenie w branży retail, e-commerce, marketplace, travel lub fintech,
• doświadczenie w projektach związanych z pricingiem, optymalizacją cen, personalizacją, promocjami, prognozowaniem popytu lub analizą zachowań klientów.

Twój zakres obowiązków

• pełnienie roli technicznego lidera dla zespołu Machine Learning i Data Science,
• projektowanie oraz rozwijanie end-to-end modeli i systemów Machine Learning wdrażanych na produkcję,
• mentorowanie i wspieranie merytoryczne doświadczonych ML Engineerów,
• prowadzenie feedbacków, wspieranie rozwoju członków zespołu oraz uczestnictwo w procesach people management,
• współpraca z Product Ownerami i biznesem przy definiowaniu kierunku rozwoju produktów opartych o dane,
• rozwijanie rozwiązań związanych z personalizacją, optymalizacją cen, prognozowaniem popytu oraz analizą zachowań użytkowników,
• praca z dużymi zbiorami danych, hurtowniami danych oraz środowiskiem chmurowym,
• uczestnictwo w podejmowaniu decyzji architektonicznych i technicznych.

O projekcie

Tak organizujemy naszą pracę

To oferujemy

• 100% pracę zdalną,
• atrakcyjne wynagrodzenie
• współpracę w długoterminowym projekcie realizowanym w modelu B2B,
• możliwość realnego wpływu na rozwój produktów wykorzystywanych przez miliony użytkowników,
• pracę przy zaawansowanych rozwiązaniach z obszaru Machine Learning, AI oraz Big Data,
• możliwość korzystania z benefitów, takich jak prywatna opieka medyczna, karta sportowa czy ubezpieczenie grupowe,
• środowisko, które łączy skalę dużej organizacji z szybkością działania zespołów produktowych,
• dużą samodzielność oraz realny wpływ na decyzje techniczne i rozwój zespołu.

Etapy rekrutacji

• 1.
  HR screen call
• 2.
  Technical interview
• 3.
  Personal interview

TEAM UP RECRUITMENT SPÓŁKA Z OGRANICZONĄ ODPOWIEDZIALNOŚCIĄ