Reinforcement Learning Engineer (RL & Optimization)
⚲ Wrocław, Warszawa, Kraków, Poznań, Katowice
20 800 - 28 800 PLN netto (B2B)
Wymagania
- komercyjne, praktyczne doświadczenie w rozwijaniu, trenowaniu i ocenie modeli Reinforcement Learning
- praktyczne doświadczenie z co najmniej jednym algorytmem RL (np. PPO, DQN lub podobnym)
- umiejętność samodzielnego projektowania środowisk RL, w tym funkcji nagrody, przestrzeni stanów i akcji
- doświadczenie w modelowaniu matematycznym i optymalizacji jako benchmarku dla rozwiązań RL
- gotowość do pracy w modelu B2B, full-time, 100% zdalnie
Opis stanowiska
Projekt to inteligentny system zarządzania energią (EMS) dla obiektów komercyjnych i przemysłowych — na podstawie danych o zużyciu, produkcji PV, cenach prądu i stanie baterii system decyduje, kiedy energię zużyć, zmagazynować, kupić z sieci lub odsprzedać. Będziesz projektować, trenować i oceniać agenty RL oraz budować modele optymalizacyjne jako punkt odniesienia dla rozwiązań opartych na uczeniu ze wzmocnieniem, wraz z symulacjami magazynów baterii i przepływów energii. To oferta dla inżyniera, który ma już komercyjne doświadczenie z RL i potrafi samodzielnie zaprojektować środowisko, funkcję nagrody i przestrzenie stanów/akcji — nie jest to rola ogólnego ML, Data Science ani LLM.
🔍 Dekoder Ogłoszenia
🟡
innowacyjny projekt
Często używane ogólne określenie bez konkretów; może oznaczać projekt na wczesnym etapie lub o niejasnych wymaganiach
🟢
100% Remote
Konkretna i transparentna informacja o trybie pracy
🟢
Rate: 130–180 PLN + VAT / h
Jasno podany widełki stawki — transparentne
🟡
hands-on commercial experience
Wymóg realnego doświadczenia komercyjnego — konkretne oczekiwanie