Machine Learning Engineer

Technologie, których używamy

O projekcie

Twój zakres obowiązków

• Projektowanie, budowa i rozwój modeli Machine Learning zgodnie z potrzebami biznesowymi.
• Przygotowywanie danych oraz udział w procesach feature engineering.
• Trenowanie, testowanie i optymalizacja modeli ML.
• Wdrażanie modeli do środowisk produkcyjnych we współpracy z zespołami developerskimi oraz DevOps.
• Monitorowanie jakości modeli oraz wspieranie ich dalszego rozwoju.
• Tworzenie i rozwój pipeline’ów wspierających procesy ML.
• Współpraca z zespołami analitycznymi, produktowymi oraz technologicznymi.

Nasze wymagania

• Minimum 2–4 lata doświadczenia komercyjnego w obszarze Machine Learning.
• Bardzo dobra znajomość języka Python.
• Praktyczna znajomość bibliotek ML, takich jak scikit-learn, PyTorch lub TensorFlow.
• Doświadczenie w przygotowaniu danych oraz trenowaniu modeli.
• Znajomość zagadnień związanych z wdrażaniem modeli do środowisk produkcyjnych.
• Znajomość SQL oraz podstaw pracy z większymi zbiorami danych.
• Znajomość języka angielskiego na poziomie minimum B2.

Mile widziane

• Doświadczenie z chmurą publiczną, taką jak AWS, GCP lub Azure, będzie dużym atutem.
• Doświadczenie z NLP, Computer Vision lub Generative AI.
• Znajomość MLOps, CI/CD oraz monitoringu modeli.
• Doświadczenie z Docker i Kubernetes.
• Znajomość frameworków do orkiestracji pipeline’ów.

Takie dajemy możliwości rozwoju

To oferujemy

• Współpracę w modelu B2B.
• Stawkę w przedziale 140–180 PLN/h netto + VAT, w zależności od doświadczenia i dopasowania do projektu.
• Możliwość udziału w projektach realizowanych w środowisku międzynarodowym.
• Dostęp do nowoczesnych narzędzi i technologii.
• Realny wpływ na rozwój modeli oraz wdrażanych rozwiązań.
• Model współpracy hybrydowy w jednej z lokalizacji: Wrocław, Kraków, Warszawa.

Benefity

💡Nie przegap dopasowanych ofert!

Jak wygląda proces rekrutacyjny in4ge?