Machine Learning Engineer

W Scalo zajmujemy się dostarczaniem projektów software'owych i wspieraniem naszych partnerów w rozwijaniu ich biznesu. Tworzymy oprogramowanie, które umożliwia ludziom dokonywanie zmian, działanie w szybszym tempie oraz osiąganie lepszych rezultatów. Wykorzystujemy szerokie spektrum usług IT, aby wspierać naszych klientów w realizacji ich celów biznesowych.

Obszary naszej działalności obejmują m.in.:

• doradztwo technologiczne,

• tworzenie oprogramowania,

• systemy wbudowane,

• rozwiązania chmurowe,

• zarządzanie danymi,

• dedykowane zespoły projektowe.

Cześć! Poznaj możliwości współpracy ze Scalo!

Zakres współpracy obejmuje:

• realizacja usług w projektach bankowych, które mają bezpośredni wpływ na sprzedaż i rozwój produktów finansowych: od modeli predykcyjnych skłonności do zakupu takich produktów jak skarb FX, leasing, faktoring czy gwarancje krajowe i zagraniczne, po rozwój nowych modeli wspierających sprzedaż w konkretnych obszarach biznesowych,

• projektowanie, rozwój i wdrażanie modeli Machine Learning wspierających sprzedaż oraz rozwój produktów finansowych,

• przygotowywanie, analiza i przetwarzanie danych, w tym feature engineering oraz dbanie o jakość danych,

• budowa i optymalizacja zapytań SQL oraz praca na dużych zbiorach danych,

• tworzenie i utrzymanie pipeline’ów danych oraz procesów ETL,

• wdrażanie modeli do środowisk produkcyjnych (API, batch processing, integracje systemowe),

• monitorowanie skuteczności modeli oraz ich dalsza optymalizacja,

• rozwój i utrzymanie procesów MLOps (CI/CD, wersjonowanie modeli, Docker),

• współpraca z zespołami biznesowymi i IT przy realizacji projektów data science end-to-end,

• lokalizacja projektu: Warszawa/Poznań,

• tryb realizacji usług: hybrydowo,

• budżet projektu: do 115 PLN/h + VAT, w zależności od doświadczenia oraz zakresu
  świadczonych usług.

Kompetencje wymagane do realizacji usług:

• min. 3 lata doświadczenia w obszarze Machine Learning / Data Science,

• doświadczenie w budowie, trenowaniu i walidacji modeli ML,

• znajomość języka Python oraz bibliotek ML (np. scikit-learn, Pandas, NumPy, LightGBM / XGboost),

• znajomość SQL / SQL Server (pod względem optymalizacji zapytań, indeksów, pracy na dużych wolumenach
  danych),

• umiejętność przygotowania i przetwarzania danych (m.in. data wrangling, feature engineering),

• doświadczenie we wdrażaniu modeli do środowiska produkcyjnego (API, batch processing, integracja z systemami),

• znajomość dobrych praktyk MLOps (wersjonowanie modeli, CI/CD, Docker),

• umiejętność pracy z pipeline’ami danych (np. SSIS / Python / inne narzędzia ETL).

Co oferujemy w ramach współpracy?

• możliwość świadczenia usług w różnorodnych projektach z obszaru Software, Embedded, Data i Cloud Services,

• zaangażowanie w dodatkowe inicjatywy presealsowe oraz eksperckie,

• dostęp do opieki medycznej, karty sportowej oraz platformy kafeteryjnej zgodnie z obowiązującymi zasadami współpracy.