Member of Technical Staff, Machine Learning
8Bit - Games Industry Recruitment
⚲ Warszawa
18 000 - 25 000 PLN brutto (UoP)
Wymagania
- mocne podstawy machine learningu i nowoczesnych architektur sieci neuronowych
- praktyczne doświadczenie w treningu, dostrajaniu, ewaluacji lub wdrażaniu modeli ML
- bardzo dobra znajomość Pythona oraz PyTorch i/lub JAX
- znajomość produkcyjnych systemów ML działających na GPU
- umiejętność pisania czystego, niezawodnego kodu produkcyjnego
- zrozumienie pełnego cyklu życia ML (dane, trening, ewaluacja, inferencja, wdrożenie)
- gotowość do pracy z niejednoznacznymi problemami technicznymi
Opis stanowiska
Klient to wczesna firma AI budująca proaktywnego asystenta dla codziennych zadań (email, notatki, zadania). Będziesz budować i ulepszać komponenty ML — od przygotowania danych, przez trening i ewaluację, po inferencję — oraz dostrajać modele w ramach większych systemów produkcyjnych. Uwaga: od pierwszego dnia pracujesz nad realnymi systemami produkcyjnymi, co oznacza brak okresu wdrożenia w bezpiecznym środowisku i bezpośrednie zderzenie z problemami skalowalności, stabilności i awariami produkcyjnymi.
🔍 Dekoder Ogłoszenia
🔴
work on real production systems from day one
Będziesz od razu pracować nad rzeczywistymi, działającymi systemami, co może oznaczać brak czasu na wdrożenie i naukę w bezpiecznym środowisku.
🔴
gaining hands-on experience with how large-scale machine learning behaves outside research environments
Doświadczenie zdobyte będzie praktyczne, ale może oznaczać konfrontację z problemami skalowalności i stabilności, które nie występują w środowiskach badawczych.
🟡
gradually taking greater ownership of technical initiatives
Początkowo będziesz mieć mniejszą odpowiedzialność, która będzie stopniowo rosła, co może oznaczać początkowo ograniczony wpływ na kluczowe decyzje.
🔴
Investigate model failures, performance issues, and production incidents
Duża część pracy będzie polegać na rozwiązywaniu problemów i reagowaniu na awarie, co może być czasochłonne i stresujące.
🟡
Ship improvements iteratively and use real user feedback to guide further development
Praca będzie polegać na ciągłym wdrażaniu małych zmian i reagowaniu na opinie użytkowników, co może oznaczać brak możliwości realizacji dużych, długoterminowych projektów.