Machine Learning Engineer

Dołącz do zespołu R&D rozwijającego nowoczesne rozwiązania AI!
Poszukujemy Machine Learning Engineera, który dołączy do zespołu R&D rozwijającego innowacyjne rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji dla międzynarodowych produktów Comarch. Jeśli chcesz projektować i wdrażać modele uczenia maszynowego, budować skalowalne pipeline'y ML oraz rozwijać rozwiązania wykorzystywane w środowisku produkcyjnym, dołącz do naszego zespołu.

Profil stanowiska

  • minimum 2 lata komercyjnego doświadczenia w obszarze Machine Learning lub Data Engineering

  • bardzo dobrą znajomość Pythona oraz doświadczenie z bibliotekami wykorzystywanymi w uczeniu maszynowym i analizie danych

  • doświadczenie w projektowaniu i utrzymaniu pipeline'ów Machine Learning oraz znajomość narzędzi orkiestracji (np. Kubeflow)

  • praktyczną znajomość narzędzi MLOps do wdrażania i monitorowania modeli (np. MLflow)

  • doświadczenie w przetwarzaniu dużych zbiorów danych z wykorzystaniem Apache Spark lub podobnych technologii

  • znajomość języka angielskiego na poziomie minimum B2

Twoje zadania

  • projektowanie, budowa i rozwój modeli uczenia maszynowego oraz sieci neuronowych

  • przygotowywanie, analiza i przetwarzanie danych, w tym feature engineering oraz przygotowanie danych do trenowania modeli

  • wdrażanie, monitorowanie i utrzymanie modeli ML w środowisku produkcyjnym z wykorzystaniem praktyk MLOps

  • projektowanie i rozwój skalowalnych pipeline'ów Machine Learning oraz procesów przetwarzania danych

  • współpraca z zespołem R&D przy projektowaniu i wdrażaniu rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji

  • optymalizacja jakości, wydajności i niezawodności modeli oraz procesów uczenia maszynowego


Dla Ciebie

  • Prywatna opieka medyczna w Allianz - dostęp do specjalistów i badań diagnostycznych dla Ciebie i Twoich najbliższych

  • System kafeteryjny - możesz wybrać pełne dofinansowanie do karty Multisport czy przeznaczyć środki na kulturę, wypoczynek lub sport i zakupy

  • Możliwość pracy w modelu hybrydowym po okresie wdrożenia (2 dni pracy zdalnej, 3 dni pracy z biura)

  • Możliwość korzystania z zaawansowanych narzędzi AI i Google Workspace

  • Współpraca z różnymi zespołami kompetencyjnymi, która pozwoli Ci na poznanie nowych technologii i poszerzenie wiedzy w obszarze IT

  • Profesjonalny rozwój zawodowy, realny wpływ na podejmowane decyzje biznesowe