Senior Machine Learning Engineer
Podsumowanie oferty

(Podsumowanie wygenerowane przez AI na bazie pełnej treści ogłoszenia rekrutacyjnego)

Projekt badawczo-rozwojowy w branży energetycznej koncentruje się na prognozowaniu szeregów czasowych i jest długoterminowy. W projekcie stosowane są narzędzia i technologie: Python, Git, Docker/venv/uv, DuckDB oraz Parquet, a także wykorzystanie AI/LLM. Zakres obowiązków obejmuje prowadzenie eksperymentów ML od hipotezy po prezentację wyników, projektowanie metod modelowania (modele klasyczne, gradient boosting, sieci neuronowe, modele foundation), pracę z danymi o niskim SNR, projektowanie walidacji czasowej (walk-forward, purging, embargo), wykrywanie data leakage i overfittingu, krytyczną ocenę wyników oraz prezentacje techniczne w języku angielskim. Wymagane są szerokie doświadczenie ML/Data Science (10+ lat), mocne podstawy statystyczne, praktyczna znajomość sieci neuronowych, podejście baseline-first oraz biegłość w narzędziach wymienionych powyżej. Benefity obejmują dofinansowanie zajęć sportowych, prywatną opiekę medyczną oraz dofinansowanie nauki języków.

quick applyyou can start ASAP

Senior Machine Learning Engineer

Firma: SOFTWARELY SP. Z O.O.

od: 23 września 2026
do: 23 października 2026
170 - 190 złnetto (+ VAT)/ godz.kontrakt B2B (pełny etat)
Szczegóły wynagrodzenia
stała podstawa wynagrodzenia
Parametry oferty
poziom:senior
tryb pracy: zdalna
Warszawa, Śródmieście
Warszawa, ŚródmieścieNowowiejska 15/19Pokaż na mapie

Wymagania

Technologie wymagane

Python
Git
Docker
venv
uv
DuckDB
Parquet

Nasze wymagania

  • 10+ lat doświadczenia w obszarze Machine Learning / Data Science / Software Engineering z istotnym doświadczeniem ML.
  • Udokumentowane doświadczenie w realizacji złożonych projektów dotyczących szeregów czasowych.
  • Praktyczna znajomość problemów związanych z danymi o niskim SNR i umiejętność oceny, czy wynik modelu jest rzeczywiście wartościowy.
  • Bardzo dobra znajomość metod walidacji danych czasowych i świadome projektowanie splitów.
  • Umiejętność samodzielnego wykrywania data leakage, overfittingu oraz problemów z jakością eksperymentu.
  • Bardzo dobre podstawy statystyczne, w tym znajomość istotności i mocy statystycznej, multiple testing, przedziałów ufności oraz stacjonarności.
  • Praktyczna znajomość sieci neuronowych i umiejętność interpretacji ich zachowania podczas treningu i walidacji.
  • Podejście baseline-first – umiejętność szybkiego zweryfikowania hipotezy prostym modelem przed budową bardziej złożonego rozwiązania.
  • Bardzo dobra znajomość Pythona i dobrych praktyk programistycznych.
  • Doświadczenie z Git, Docker/venv/uv, DuckDB oraz Parquet.
  • Biegłość w korzystaniu z narzędzi AI/LLM przy jednoczesnej umiejętności krytycznej weryfikacji generowanych rozwiązań.
  • Samodzielność, pragmatyzm i umiejętność pracy w środowisku o płaskiej strukturze.
  • Polski – min. B2/C1, angielski – min. B2+/C1.

Mile widziane

  • Doświadczenie w energetyce, w szczególności w obszarze RDN, TGE lub PSE.
  • Doświadczenie na rynkach finansowych lub kryptowalutowych.
  • Znajomość mechaniki giełd kryptowalutowych oraz różnic między rynkiem spot a instrumentami pochodnymi.
  • Doświadczenie z modelami foundation dla szeregów czasowych, np. Chronos lub TimesFM.
  • Lokalizacja w Warszawie lub okolicach.

Twój zakres obowiązków

  • Prowadzenie samodzielnych eksperymentów ML na szeregach czasowych – od postawienia hipotezy po analizę i prezentację wyników.
  • Projektowanie i dobór metod modelowania, m.in. modeli klasycznych, gradient boosting, sieci neuronowych oraz modeli foundation dla szeregów czasowych.
  • Praca z danymi o niskim stosunku sygnału do szumu, m.in. z obszaru energetyki i rynków kryptowalut.
  • Projektowanie i weryfikacja poprawnych metod walidacji dla danych czasowych, w tym walk-forward, purging, embargo oraz dobór okien czasowych.
  • Identyfikowanie data leakage, overfittingu i niestabilności modeli.
  • Krytyczna ocena wyników eksperymentów i porównywanie ich z odpowiednimi baseline'ami.
  • Współtworzenie i rozwijanie standardów prowadzenia eksperymentów badawczych w zespole.
  • Wykorzystywanie narzędzi AI/LLM w procesie badawczym i programistycznym.
  • Współpraca koncepcyjna z doświadczonymi ekspertami ML oraz udział w dyskusjach technicznych.
  • Prezentowanie wyników i prowadzenie rozmów technicznych z klientami w języku angielskim.
Company

O projekcie

Dla naszego klienta z branży energetycznej i technologicznej poszukujemy Senior Machine Learning Engineera do zespołu R&D zajmującego się prognozowaniem szeregów czasowych.
Lokalizacja: praca zdalna z okazjonalnymi wizytami w biurze w Warszawie (preferowane raz na kwartał)
Start: ASAP
Projekt długoterminowy

To oferujemy

  • 100% praca zdalna z możliwością pracy z biura w Warszawie.
  • Pracę w zespole doświadczonych ekspertów ML i R&D.
  • Realny wpływ na standardy badawcze i kierunki rozwoju rozwiązań ML.
  • Dużą autonomię w prowadzeniu eksperymentów i doborze metod.
  • Płaską strukturę organizacyjną i merytoryczne podejście do podejmowania decyzji.
  • Pracę nad wymagającymi problemami z obszaru prognozowania szeregów czasowych, energetyki i rynków kryptowalut.

Benefity

  • dofinansowanie zajęć sportowych
  • prywatna opieka medyczna
  • dofinansowanie nauki języków
  • spotkania integracyjne

Etapy rekrutacji

  • 1.
    Rozmowa HR
  • 2.
    Rozmowa techniczna
  • 3.
    Rozmowa z klientem

SOFTWARELY SP. Z O.O.

Our company besides recruitment services conducts our own internal projects. We want to become one of the most reliable and trustful companies in the industry. Huge experience in recruitment and constant merit-related support of our IT specialists makes us distinguishable among others.
Senior Machine Learning Engineer
170–190 zł / godz. (B2B)
Zgłaszam się do:
SOFTWARELY SP. Z O.O.
Warszawa, Śródmieście

Brakuje Ci informacji?

  • Upewnij się, że w treści nie ma tego, czego szukasz.
  • Zadaj pytanie, jeśli potrzebujesz więcej szczegółów dotyczących powyższej oferty.
  • Przekażemy Twoje pytanie do pracodawcy i postaramy się dostarczyć odpowiedź w ciągu 3 dni roboczych.

Udostępnij ofertę