Machine Learning Engineer (GCP)

Nasz Klient to jedna z największych organizacji technologicznych w Europie, rozwijająca zaawansowane rozwiązania w obszarze e-commerce i marketplace na dużą skalę.Projekt koncentruje się na budowie i utrzymaniu produkcyjnych systemów Machine Learning w obszarze advertising i systemów rekomendacyjnych, obsługujących miliony użytkowników i transakcji. Szukamy doświadczonej osoby na stanowisko Machine Learning Engineer, która będzie odpowiadać za wdrażanie modeli ML do środowiska produkcyjnego oraz rozwój platformy wspierającej ich działanie. 📍 TRYB PRACY: Warszawa okazjonalnie (duża elastyczność – okazjonalne spotkania i warsztaty w biurze) 🧑‍💻 CZYM BĘDZIESZ SIĘ ZAJMOWAĆ? • Budową, wdrażaniem i utrzymaniem produkcyjnych systemów ML (ranking, rekomendacje, advertising) • Orkiestracją procesów MLOps (deployment, monitoring, alerting, stabilność systemów) • Współpracą z zespołami Data Science i Research przy wdrażaniu modeli • Projektowaniem pipeline’ów oraz mechanizmów CI/CD dla ML • Monitorowaniem jakości modeli i wydajności systemów • Wdrażaniem dobrych praktyk DevOps i SRE w kontekście ML 🔍 CZEGO OD CIEBIE OCZEKUJEMY? Must-have: • Solidne fundamenty inżynierii oprogramowania i budowy systemów skalowalnych • Doświadczenie we wdrażaniu modeli ML na produkcję (monitoring, troubleshooting, automatyzacja) • Bardzo dobra znajomość MLOps i CI/CD • Doświadczenie z GCP (Vertex AI, BigQuery, Cloud Storage) • Bardzo dobra znajomość Python i SQL • Znajomość DevOps / SRE • Umiejętność pracy z narzędziami AI wspierającymi development • 🇵🇱 Polski (native) + 🇬🇧 angielski min. B2 Nice-to-have: • Doświadczenie w AdTech / ranking / recommender systems • Praca z przetwarzaniem rozproszonym (np. Spark, Dask) • Architektura mikroserwisowa i systemy servingowe • Doświadczenie z feature store 🤝 DLACZEGO WARTO? • 💰 Konkurencyjna stawka B2B • 🌍 Międzynarodowe środowisko i duża skala (miliony użytkowników) • 🤖 Praca z zaawansowanymi systemami ML i MLOps • 🏡 Elastyczny model pracy (remote + spotkania w Warszawie) • ⚡ Sprawny i szybki proces rekrutacyjny Dziękujemy za wszystkie zgłoszenia! Skontaktujemy się z wybranymi osobami. TQLO Sp. z o.o. – nr KRAZ: 33580