Senior Machine Learning Engineer
⚲ Warsaw
19 000 - 27 000 PLN (PERMANENT)
Wymagania
- min. 5 lat komercyjnego doświadczenia w Machine Learning lub Software Engineering, z udokumentowanymi sukcesami we wdrażaniu modeli produkcyjnie
- biegła znajomość Pythona i dobrych praktyk inżynierii oprogramowania (Clean Code, CI/CD, Git, testowanie automatyczne)
- głęboka znajomość przynajmniej jednego frameworka do sieci neuronowych (PyTorch, TensorFlow) oraz klasycznego ML (scikit-learn, XGBoost)
- biegłość w pracy z przynajmniej jednym dużym dostawcą chmurowym (AWS, GCP, Azure) oraz praktyczna wiedza z konteneryzacji i MLOps
- umiejętność samodzielnej pracy nad złożonymi problemami architektonicznymi i doświadczenie w roli mentora
- bardzo dobra znajomość języka angielskiego i polskiego
Mile widziane
- praktyczne doświadczenie z urządzeniami SBC i mikrokontrolerami (Raspberry Pi, STM32) oraz znajomość Edge AI
Opis stanowiska
Senior Machine Learning Engineer w codequest — budujesz modele do wykrywania dronów na podstawie fuzji trzech sensorów (dźwięk, obraz, sygnał radiowy) i wdrażasz je na urządzeniach edge i bare-metal. Prowadzisz temat od danych, przez architekturę, po działający model w terenie, mając realny wpływ na decyzje techniczne w małym zespole. To oferta dla doświadczonego ML inżyniera, który lubi pracować samodzielnie nad złożonymi problemami i chce łączyć ML z Edge AI. Uwaga: firma jest małym studiem, co może oznaczać ograniczone zasoby i struktury, a silne zorientowanie na klienta może wiązać się ze zmianami wymagań.
🔍 Dekoder Ogłoszenia
🔴
Świadomie pozostajemy niewielkim studiem, koncentrując się na tworzeniu dobrej atmosfery pracy, równocześnie wytwarzając wysokiej jakości oprogramowanie.
Firma jest mała i może brakować jej zasobów lub struktury, ale stara się to zrekompensować dobrą atmosferą i jakością pracy.
🔴
Przekształcamy cele i marzenia naszych klientów w rzeczywistość ❤️
Może to oznaczać, że firma jest bardzo zorientowana na klienta, co może prowadzić do częstych zmian wymagań i presji na realizację nierealistycznych celów.
🟡
w małym zespole Twoje decyzje techniczne naprawdę ważą.
W małym zespole Twoje decyzje mają duży wpływ, co może być zarówno pozytywne (odpowiedzialność), jak i negatywne (większa presja i potencjalne konsekwencje błędów).
🟡
możesz pracować 100% zdalnie z dowolnego miejsca na świecie 😀
Praca zdalna jest możliwa, ale warto upewnić się, czy firma ma ustalone procesy i narzędzia wspierające efektywną pracę zdalną na dłuższą metę.
🟡
Prowadzisz temat od danych, przez architekturę, po działający model na urządzeniu pracującym w terenie.
Oznacza to szeroki zakres obowiązków, od analizy danych po wdrożenie na urządzeniach, co wymaga wszechstronności i samodzielności.