Team Leader (Machine Learning)
Summary
Leads a machine learning team building scoring models (e.g., click and conversion prediction) for Sponsored Offers using deep learning and GCP tools, while managing engineers and aligning tech with business KPIs.
Szukamy doświadczonego Team Leadera Machine Learning, który stanie na czele zespołu rozwijającego kluczowe rozwiązania ML Scoringowe (. przewidywanie kliknięć i konwersji) dla obszaru Sponsored Offers. Jeśli posiadasz mocne zaplecze w obszarze Deep Learningu, czujesz się jak ryba w wodzie w ekosystemie GCP i potrafisz przekładać cele biznesowe na skuteczną technologię — ta rola jest dla Ciebie.
Poszukujemy lidera z realnym, udokumentowanym doświadczeniem w People Managemencie (min. 2 lata). Nie jest to rola typu Tech Lead ani stanowisko dla osoby, która dopiero chce stawiać pierwsze kroki w zarządzaniu ludźmi. Zależy nam na kimś, kto ma już doświadczenie w prowadzeniu zespołu, dba o rozwój inżynierów i czuje się w tej roli w pełni pewnie.
Wymagania
Minimum 8 lat ogólnego doświadczenia w Machine Learning / Data Science oraz minimum 2 lata udokumentowanego doświadczenia w bezpośrednim zarządzaniu zespołem (People Management).
Praktyczne doświadczenie w prowadzeniu całego cyklu budowy modeli: przygotowanie danych, feature engineering, trening, ewaluacja, kalibracja oraz wdrożenie produkcyjne.
Bardzo dobra znajomość języka Python, SQL oraz frameworków PyTorch lub TensorFlow.
Praktyczna znajomość narzędzi GCP: Vertex AI, BigQuery, Cloud Storage.
Umiejętność podejmowania decyzji technicznych i produktowych w oparciu o twarde KPI biznesowe (Revenue, GMV, Conversion).
Świetne kompetencje miękkie, umiejętność budowania mostów między zespołami ML, Backend i Product.
Spotkania z zespołem 1x w tygodniu w biurze w Warszawie
Welcome Skills
Doświadczenie w domenach: AdTech, Marketplace, Recommendation Systems.
Znajomość specyfiki i budowy modeli pCTR / pCVR.
Praktyka z obszaru MLOps: CI/CD dla ML, Feature Store, Experiment Tracking, Online Inference.
Znajomość frameworków do przetwarzania rozproszonego: Dask, Spark.
Praktyczne doświadczenie z A/B testingiem.
Zadania
Zapewnienie, że zespół sprawnie dostarcza wysokiej jakości rozwiązania ML Scoring (np. modele pCTR i pCVR) dla obszaru Sponsored Offers.
Pełna odpowiedzialność za jakość techniczną pracy zespołu oraz terminową realizację kamieni milowych projektu.
Zarządzanie cyklem trenowania modeli Deep Learning — od definiowania cech (feature engineering), przez wyznaczanie standardów cyklu życia modeli, po ich trening, ewaluację i kalibrację.
Sprawne koordynowanie przejmowania odpowiedzialności za modele od innych zespołów w organizacji.
Ścisła współpraca z zespołami Backend i Product oraz sprawny Stakeholder Management.
Współtworzenie długoterminowej strategii i roadmapy rozwoju obszaru Machine Learning w firmie.