Senior Data Scientist / Senior Machine Learning Engineer
⚲ Katowice, Warszawa
Do uzgodnienia
Wymagania
- kilkuletnie praktyczne doświadczenie w budowaniu, wdrażaniu i rozwijaniu rozwiązań Data Science / Machine Learning
- doświadczenie w budowie, walidacji i wdrażaniu modeli ML w środowiskach produkcyjnych
- bardzo dobra znajomość Pythona, SQL i pracy z dużymi zbiorami danych
- praktyczna znajomość Google Cloud, szczególnie BigQuery oraz usług ML/MLOps z ekosystemu Vertex AI / Gemini Enterprise Agent Platform
- znajomość podejścia MLOps: pipeline'y, model registry, deployment, monitoring, CI/CD
- umiejętność spojrzenia na rozwiązanie end-to-end — od danych i modelu, przez architekturę i integrację, po zastosowanie biznesowe
- samodzielność, ownership oraz komunikacja z zespołami technicznymi i biznesowymi
Mile widziane
- doświadczenie z rozwiązaniami działającymi w trybie near real-time lub real-time (scoring, rekomendacje, personalizacja)
Opis stanowiska
Rola w zespole United Data, który obsługuje dwie marki bukmacherskie — STS i SuperSport. Będziesz budować i utrzymywać modele ML/AI odpowiadające za personalizację, rekomendacje, automatyzację i decyzje produktowe, prowadząc tematy end-to-end: od analizy problemu biznesowego, przez model, po wdrożenie w Google Cloud i monitoring na produkcji. To oferta dla doświadczonego praktyka, który łączy kompetencje analityczne z inżynierskimi, potrafi samodzielnie prowadzić projekt i rozumie, jak wynik modelu trafia do produktu oraz współpracuje przy tym z Product, CRM, Analytics i Data Engineering.
🔍 Dekoder Ogłoszenia
🟡
patrzeć szerzej niż tylko na sam model czy pipeline
Sugeruje szeroki zakres obowiązków i odpowiedzialności wykraczającej poza typową rolę DS/ML — może oznaczać dodatkowe zadania produktowe, biznesowe lub integracyjne bez jasnego zakresu.
🟡
samodzielnie prowadzić tematy end-to-end
Może oznaczać brak wsparcia zespołowego lub oczekiwanie dużej autonomii i odpowiedzialności za cały proces bez jasno określonych zasobów.
🟡
pomoc w rozwijaniu rozwiązań opartych o dane, Machine Learning i AI
Ogólne sformułowanie łączące modne terminy (ML, AI, data) bez konkretów o technologiach, stacku czy proporcjach pracy.