ML Engineer
⚲ Kraków
20 000 - 27 000 PLN (B2B)
Wymagania
- 3+ lata profesjonalnego doświadczenia full-stack z udokumentowanym wdrażaniem ML na produkcję
- praktyczne doświadczenie w serwowaniu modeli na produkcji (serializacja, frameworki servingowe, optymalizacja inferencji)
- bardzo dobra znajomość TypeScript i Python
- doświadczenie z architekturą mikroserwisową, brokerami wiadomości (Kafka) i frameworkami asynchronicznymi
- solidna znajomość React (hooks, context, state management)
- doświadczenie z Dockerem i orkiestracją
- doświadczenie z CI/CD (GitHub Actions, Jenkins, GitLab CI) i testami automatycznymi
- zaawansowana znajomość angielskiego (B2+) w mowie i piśmie
Opis stanowiska
OneRail szuka inżyniera, którego głównym zadaniem będzie integracja modeli ML z flagowym produktem firmy z branży logistycznej. Będziesz łączyć świat data science z produkcją: wdrażać, utrzymywać i rozwijać funkcje oparte na ML, a przy tym współtworzyć backend i komponenty frontendowe w React. To oferta dla kogoś o profilu full-stack, kto ma za sobą realne wdrożenia modeli na produkcję i nie boi się pracy poza czystym ML. Uwaga: spora część pracy to ogólny rozwój aplikacji, co może odciągać od zadań stricte ML — warto to uwzględnić w oczekiwaniach.
🔍 Dekoder Ogłoszenia
🔴
whose primary focus will be integrating machine learning models into our flagship product
Twoja główna rola będzie polegać na wdrażaniu gotowych modeli ML, a nie na ich tworzeniu od podstaw.
🔴
implementing, deploying, and maintaining ML-powered features
Oczekuje się, że będziesz odpowiedzialny za cały cykl życia funkcji opartych na ML, od kodu po utrzymanie w produkcji.
🔴
contributing to back-end services and React-based front-end components
Poza ML, będziesz musiał pracować nad ogólnym rozwojem aplikacji, co może odciągnąć Cię od czystych zadań ML.
🟡
Not sure if you have enough experience to meet the challenge, but still willing to learn and join our team? Send us your application and we will be happy to talk about the possibilities.
Firma jest otwarta na kandydatów z mniejszym doświadczeniem, co może oznaczać niższe oczekiwania co do poziomu umiejętności lub potrzebę intensywnego szkolenia.
🟡
Opportunities for professional development and career advancement
Może to oznaczać zarówno realne możliwości rozwoju, jak i standardowe frazesy marketingowe bez konkretnych ścieżek kariery.