JustJoin.IT Praca zdalna Expert

Team Lead (Machine Learning / Data Science)

TQLO SPÓŁKA Z OGRANICZONĄ ODPOWIEDZIALNOŚCIĄ

⚲ Warszawa

30 240 - 34 440 PLN netto (B2B)

Wymagania

  • Team Leadership
  • Data Science
  • Machine Learning

Opis stanowiska

Nasz Klient to jedna z największych technologicznie zaawansowanych platform e-commerce w Europie, obsługująca miliony użytkowników dziennie.
Projekt koncentruje się na transformacji architektury modeli Machine Learning wykorzystywanych w obszarze Advertising – od tradycyjnych rozwiązań opartych o drzewa decyzyjne i gradient boosting do nowoczesnych architektur bazujących na sieciach neuronowych.
Szukamy doświadczonej osoby na stanowisko Team Lead, która będzie odpowiedzialna za prowadzenie zespołu, definiowanie kierunku rozwoju modeli scoringowych oraz nadzór nad end-to-end lifecycle modeli ML wykorzystywanych w systemach reklamowych.

📍 TRYB PRACY: 100% zdalnie z możliwością okazjonalnych wizyt w biurze w Warszawie (warsztaty projektowe i spotkania zespołowe 1–2 razy na kwartał)

🧑‍💻 CZYM BĘDZIESZ SIĘ ZAJMOWAĆ?

• Prowadzeniem zespołu Data Science odpowiedzialnego za rozwój modeli scoringowych (CTR, CVR, RoAS) dla systemów Sponsored Offers
• Nadzorem nad pełnym cyklem życia modeli Machine Learning – od definicji feature space, przez trening, walidację, kalibrację aż po kontrolowane wdrożenie
• Odpowiedzialnością za jakość i terminowość dostarczanych modeli oraz realizację kamieni milowych projektu
• Orkiestracją przejścia odpowiedzialności za modele scoringowe pomiędzy zespołami oraz współpracą z backendem i productem
• Definiowaniem kierunku rozwoju architektury modeli Deep Learning w obszarze reklamy i rankingów
• Współpracą ze stakeholderami oraz prezentowaniem decyzji technicznych na poziomie strategicznym (Director-level visibility)

🔍 CZEGO OD CIEBIE OCZEKUJEMY?

• Minimum 8 lat komercyjnego doświadczenia w obszarze Machine Learning lub Data Science w środowiskach produkcyjnych
• Minimum 2 lata komercyjnego doświadczenia w zarządzaniu zespołem technicznym
• Praktyczne doświadczenie w prowadzeniu end-to-end projektów budowy modeli ML (data preparation, feature engineering, training, evaluation, rollout)
• Bardzo dobra znajomość Python oraz SQL
• Doświadczenie w pracy z frameworkami Deep Learning (PyTorch, TensorFlow) oraz pipeline’ami przetwarzania danych
• Doświadczenie w środowiskach chmurowych, preferowane GCP (BigQuery, Vertex AI, Cloud Storage)
• Umiejętność podejmowania decyzji na podstawie metryk biznesowych (revenue, GMV, conversion) oraz eksperymentów A/B

Nice to have:

• Doświadczenie w AdTech, systemach rankingowych lub marketplace’ach na dużą skalę
• Znajomość narzędzi do zarządzania cyklem życia modeli (MLflow, feature stores, experiment tracking)
• Doświadczenie w systemach inference online i współpracy z zespołami platformowymi
• Praca z modelami pCTR / pCVR lub podobnymi systemami predykcyjnymi
• Znajomość Real-Time Bidding (RTB) lub systemów aukcyjnych

🤝 DLACZEGO WARTO?

• Długoterminowy projekt outsourcingowy z perspektywą dalszej współpracy i rozwoju zakresu odpowiedzialności
• Realny wpływ na architekturę systemów reklamowych działających w skali milionów użytkowników
• Praca nad przejściem z klasycznych modeli ML do nowoczesnych rozwiązań Deep Learning / Neural Networks
• Współpraca z bardzo doświadczonymi zespołami Data Science, ML Engineering i Product
• Dziękujemy za wszystkie zgłoszenia! Skontaktujemy się z wybranymi osobami.

Dziękujemy za wszystkie zgłoszenia. Skontaktujemy się z wybranymi Kandydatami.

TQLO Sp. z o.o. – Agencja Zatrudnienia (nr KRAZ 33580)

🔍 Dekoder Ogłoszenia

🟡
jedna z największych technologicznie zaawansowanych platform e-commerce w Europie
Może to oznaczać zarówno stabilną, dużą firmę z ugruntowaną pozycją, jak i potencjalnie wolniejszą biurokrację oraz większą presję na wyniki.
🔴
transformacji architektury modeli Machine Learning
Projekt może być w fazie intensywnych zmian, co wymaga elastyczności i gotowości na nowe wyzwania, ale też potencjalnie może oznaczać niestabilność obecnych rozwiązań.
🟡
100% zdalnie z możliwością okazjonalnych wizyt w biurze w Warszawie (warsztaty projektowe i spotkania zespołowe 1–2 razy na kwartał)
Chociaż praca jest zdalna, należy być przygotowanym na konieczność podróży do Warszawy, co może być obciążeniem logistycznym i czasowym.
🔴
Odpowiedzialnością za jakość i terminowość dostarczanych modeli oraz realizację kamieni milowych projektu
Oznacza to dużą presję na wyniki i konieczność dotrzymywania terminów, co może wiązać się z dodatkowym stresem.
🟡
Orkiestracją przejścia odpowiedzialności za modele scoringowe pomiędzy zespołami
Może oznaczać konieczność zarządzania zmianami i potencjalnymi konfliktami interesów między różnymi zespołami.