Senior ML/AI Specialist (K/M)
⚲ Warszawa, Śródmieście
11 000–16 000 zł brutto / mies.
Wymagania
- min. 3 lata doświadczenia w uczeniu maszynowym, głębokim uczeniu i analizie danych
- umiejętność pracy z danymi czasowymi lub sekwencyjnymi
- wykształcenie wyższe w kierunku technicznym
- znajomość języka angielskiego na poziomie pozwalającym na czytanie dokumentacji technicznej
- gotowość do pracy iteracyjnej i eksperymentalnej
Mile widziane
- doświadczenie w pracy badawczo-rozwojowej lub projektach eksploracyjnych
- doświadczenie w obszarze cyberbezpieczeństwa lub analizie ruchu sieciowego / danych telemetrycznych
- znajomość zagadnień detekcji anomalii lub systemów monitoringu
Opis stanowiska
Rola w NASK skupiona na detekcji anomalii w ruchu sieciowym z użyciem klasycznego ML i głębokiego uczenia. Będziesz przygotowywać i analizować dane telemetryczne, dobierać cechy i klasy modeli, trenować modele oraz oceniać ich skuteczność, odporność na drift i ryzyko fałszywych detekcji. To oferta dla osoby, która lubi pracę iteracyjną i eksperymentalną oraz potrafi samodzielnie definiować metody pod problem, bo nie ma tu ustalonego z góry stacku ani gotowych rozwiązań. Uwaga: duża część pracy może polegać na budowie koncepcji i proof-of-concept, a nie na wdrażaniu gotowych, skalowalnych rozwiązań.
🔍 Dekoder Ogłoszenia
🔴
Zaawansowana znajomość podstawowych algorytmów uczenia maszynowego
Może oznaczać zarówno głębokie zrozumienie matematyczne, jak i jedynie umiejętność ich zastosowania w praktyce bez teoretycznego zaplecza.
🔴
Gotowość do pracy iteracyjnej i eksperymentalnej
Projekt może być na wczesnym etapie rozwoju, z niejasnymi celami i potencjalnie brakiem stabilnych wymagań.
🔴
Budowa koncepcji i prototypów rozwiązań ML / AI
Duża część pracy może polegać na eksploracji i tworzeniu proof-of-concept, a nie na wdrażaniu gotowych, skalowalnych rozwiązań.
🔴
Umiejętność doboru metod do problemu
Może oznaczać, że nie ma ustalonego stacku technologicznego ani gotowych rozwiązań, a kandydat będzie musiał sam je zdefiniować.
🟡
Zrozumienie ograniczeń i ryzyk związanych z modelami ML / AI
Może sugerować, że firma jest świadoma potencjalnych problemów, ale niekoniecznie ma wdrożone mechanizmy ich minimalizacji.