Machine Learning Engineer
AXA Avanssur SA Oddział II w Polsce
⚲ Warszawa, Wola
170–215 zł netto (+ VAT) / godz.
Wymagania
- wykształcenie wyższe (licencjat lub magister) z matematyki, informatyki, ML lub pokrewne
- biegłość w frameworkach Data Science (pandas, pyspark, sklearn, shap) i MLOps (MLFlow, Kedro/Airflow, Hyperopt/Optuna, Great Expectations) w Pythonie
- doświadczenie w budowie agentic workflows GenAI z użyciem Langchain lub smolagents
- doświadczenie w implementacji workflow CI/CD (GitHub Actions lub podobne)
- doświadczenie w serwowaniu modeli przez API (Flask lub FastAPI)
- doświadczenie z chmurą (AWS, Azure, GCP) i konteneryzacją (Docker, Kubernetes)
Mile widziane
- podstawowa znajomość narzędzi dashboardingowych (PowerBI/Tableau)
Opis stanowiska
Dwa równoległe projekty: inicjatywa MLOps modernizująca rozwój modeli aktuarialnych (automatyzacja treningu, wdrożeń i monitoringu) oraz platforma AI wykorzystująca GenAI do ekstrakcji i kategoryzacji informacji z dużych wolumenów dokumentów. Będziesz tworzyć szablony CI/CD dla modeli, optymalizować pipeline'y treningowe aktuarialne oraz zarządzać end-to-end działaniem platformy AI. To oferta dla inżyniera ML z doświadczeniem w MLOps i GenAI, który potrafi pracować z aktuariuszami i dbać o niezawodność systemów produkcyjnych. Uwaga: ogłoszenie wymaga bardzo wysokiej skrupulatności i dbałości o szczegóły — to nie jest rola dla kogoś, kto pracuje 'na wyczucie'.
🔍 Dekoder Ogłoszenia
🔴
Extremely high attention to detail and rigor.
Oczekuje się, że będziesz bardzo skrupulatny i będziesz wychwytywać nawet najmniejsze błędy, co może oznaczać bardzo dokładne przeglądy kodu i procesów.
🔴
Bachelor's or Master's degree in Mathematics, Computer Science, Machine Learning, or related field.
Chociaż wymieniono stopień licencjata, często w praktyce preferowany jest magister lub większe doświadczenie.
🔴
Experience with building GenAI agentic workflows using Langchain or smolagents.
Może to oznaczać pracę z nowymi, szybko ewoluującymi technologiami, gdzie brakuje ugruntowanych najlepszych praktyk.
🔴
Basic familiarity with Dashboarding tools (PowerBI/Tableau).
Może oznaczać, że będziesz musiał tworzyć lub utrzymywać dashboardy, mimo że główny nacisk jest na ML Engineering.
🔴
Create continuous
To zdanie jest niekompletne, co sugeruje niedopracowane ogłoszenie lub potencjalne niedopowiedzenia w zakresie obowiązków.