Senior Data Scientist / Senior Machine Learning Engineer
⚲ Katowice
Do uzgodnienia
Wymagania
- kilkuletnie praktyczne doświadczenie w budowaniu, wdrażaniu i rozwijaniu rozwiązań Data Science / ML
- doświadczenie w budowaniu, walidacji i wdrażaniu modeli ML w środowiskach produkcyjnych
- podejście end-to-end: od danych i modelu, przez architekturę i integrację, po zastosowanie biznesowe
- doświadczenie z Google Cloud, w szczególności BigQuery oraz Vertex AI / Gemini Enterprise Agent Platform
- znajomość MLOps: pipeline'y, model registry, deployment, monitoring, CI/CD
- samodzielność, ownership i komunikacja z zespołami technicznymi oraz biznesowymi
Opis stanowiska
Rola w zespole United Data wspierającym STS i SuperSport — projekty ML/AI dla produktu bukmacherskiego: personalizacja, rekomendacje, automatyzacja i decyzje produktowe, w tym rozwiązania near real-time. Praca end-to-end: od analizy danych i eksperymentów, przez budowę i walidację modeli, po wdrożenie, monitoring i rozwój na Google Cloud (BigQuery, Vertex AI/Gemini). Dobra oferta dla samodzielnej osoby łączącej kompetencje analityczne i inżynierskie, która rozumie całe rozwiązanie, a nie tylko model. Uwaga: 'kilkuletnie doświadczenie' jest nieprecyzyjne — może oznaczać zarówno 3 lata intensywnej pracy, jak i 7 lat mniejszego zaangażowania, warto dopytać o konkretny próg.
🔍 Dekoder Ogłoszenia
🔴
Kilkuletnie praktyczne doświadczenie w budowaniu, wdrażaniu i rozwijaniu rozwiązań Data Science / Machine Learning.
Może oznaczać zarówno 3 lata bardzo intensywnej pracy, jak i 7 lat mniej zaangażowania, kluczowe jest doprecyzowanie.
🟡
Umiejętność spojrzenia na rozwiązanie end-to-end - od danych i modelu, przez architekturę i integrację, aż po jego zastosowanie biznesowe.
Oczekuje się od Ciebie nie tylko budowy modelu, ale także zrozumienia i wpływu na cały cykl życia produktu i jego biznesowe implikacje.
🟢
Samodzielność, ownership oraz umiejętność komunikowania się zarówno z zespołami technicznymi, jak i biznesowymi.
Oczekuje się, że będziesz w stanie samodzielnie podejmować decyzje i brać odpowiedzialność za swoje zadania, a także efektywnie współpracować z różnymi grupami.
🟡
To rola dla osoby, która łączy podejście analityczne z inżynierskim, potrafi samodzielnie prowadzić tematy end-to-end i patrzeć szerzej niż tylko na sam model czy pipeline - rozumiejąc całe rozwiązanie, jego integrację z innymi systemami oraz wpływ na produkt i biznes.
Oczekuje się od Ciebie wszechstronności, od analizy danych po aspekty techniczne i biznesowe, z naciskiem na samodzielne prowadzenie projektów.
🟡
Doświadczenie z Google Cloud, szczególnie BigQuery oraz usługami ML/MLOps z ekosystemu Vertex AI / Gemini Enterprise Agent Platform.
Chociaż wymienione są konkretne technologie, zakres i głębokość oczekiwanego doświadczenia w tych obszarach może być szeroki.