Ekspert ds. modelowania predykcyjnego
⚲ Warszawa
Do uzgodnienia
Wymagania
- minimum 8 lat doświadczenia w modelowaniu predykcyjnym w sektorze bankowym
- doświadczenie z danymi i modelami wspierającymi procesy CRM (marketing, sprzedaż, kampanie)
- praktyczna znajomość GCP: BigQuery, AI/Vertex AI Notebooks, MLflow, DataProc, Airflow, DataFlow
- doświadczenie w pracy zgodnie z dobrymi praktykami MLOps (CI/CD dla modeli ML)
- doświadczenie w przetwarzaniu danych w środowisku rozproszonym (Spark/PySpark)
- doświadczenie w pracy na bardzo dużych zbiorach danych i z przetwarzaniem w czasie zbliżonym do rzeczywistego
- praca 2x w tygodniu z biura w Warszawie (ul. Chmielna 89)
Mile widziane
- doświadczenie w budowie i wdrażaniu rozwiązań opartych o GenAI i LLM
Opis stanowiska
Rola w PKO BP (przez Finat) przy modelach predykcyjnych wspierających procesy CRM — marketing, sprzedaż i kampanie. Będziesz budować i rozwijać modele NLP (deep learning, transformery, LLM) oraz ML/AI, a także utrzymywać je w cyklu życia (Model Lifecycle Management) i rozwijać pipeline'y ML na GCP. Praca odbywa się w środowisku regulowanym bankowym, co wiąże się z dodatkowymi wymogami walidacji i governance — a deklaracja 'od prototypu do wdrożenia produkcyjnego' oznacza pełną odpowiedzialność za utrzymanie modeli, nie tylko za ich tworzenie.
🔍 Dekoder Ogłoszenia
🟡
nowoczesnych technologii chmurowych
Może oznaczać zarówno zaawansowane narzędzia, jak i podstawowe usługi chmurowe, które niekoniecznie są innowacyjne.
🔴
od etapu prototypowania do wdrożenia produkcyjnego
Może oznaczać pełną odpowiedzialność za cały cykl życia modelu, w tym za żmudne prace związane z produkcją i utrzymaniem.
🟡
Model Lifecycle Management / „fabryka modeli”
Może sugerować istnienie dojrzałych procesów i narzędzi, ale równie dobrze może oznaczać potrzebę zbudowania ich od podstaw.
🟡
udział w inicjatywach innowacyjnych, w szczególności w obszarze hiperpersonalizacji, GenAI oraz eksperymentów R&D
Może oznaczać faktyczne prace nad nowymi technologiami, ale też jedynie możliwość obserwacji lub wsparcia tych działań.
🟡
współpraca z zespołami biznesowymi (marketing, sprzedaż) oraz IT w celu wdrażania i skalowania rozwiązań
Może oznaczać bliską współpracę i wpływ na decyzje, ale też konieczność częstego negocjowania i przekonywania innych działów.