AI Production Process Engineer - IT Contracting
⚲ Warsaw
20 160 - 25 200 PLN (B2B)
Wymagania
- wykształcenie wyższe techniczne (matematyka, statystyka, informatyka, automatyka lub pokrewne)
- minimum 3-5 lat doświadczenia w modelowaniu matematycznym i statystycznym w środowisku przemysłowym
- praktyczna znajomość Python lub R oraz bibliotek ML (Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch)
- doświadczenie w analizie danych z użyciem Pandas, SQL i systemów przetwarzania danych
- znajomość systemów zbierania danych przemysłowych (MES, SCADA, czujniki IoT)
- doświadczenie w projektowaniu i wdrażaniu rozwiązań AI/ML w środowisku produkcyjnym
- umiejętność pracy z dużymi zbiorami danych i budowy skalowalnych pipeline'ów danych
Mile widziane
- znajomość procesów technologicznych branży spożywczej, w szczególności przetwórstwa mięsnego i standardów jakości
Opis stanowiska
Praca przy wdrażaniu AI/ML w środowisku produkcyjnym w firmie z branży spożywczej — projektujesz modele predykcyjne, budujesz architekturę zbierania danych z linii produkcyjnych (IoT, systemy wagowe, wizyjne) i integrujesz dane z MES/SCADA. To rola dla inżyniera danych/ML z doświadczeniem przemysłowym, nie dla typowego backendowca. Uwaga: ogłoszenie mówi o 'implementacji rozwiązań Machine Learning i Compute' — 'Compute' jest nieprecyzyjne i może oznaczać szeroki zakres zadań, od skryptów po zarządzanie infrastrukturą obliczeniową; dodatkowo mile widziana znajomość przetwórstwa mięsnego w praktyce może okazać się kluczowa.
🔍 Dekoder Ogłoszenia
🔴
AI Production Process Engineer
Może oznaczać inżyniera, który będzie głównie zajmował się wdrażaniem istniejących rozwiązań AI, a nie ich tworzeniem od podstaw.
🟡
optymalizujących wydajność, jakość i zużycie surowca
Choć brzmi ambitnie, może oznaczać, że głównym celem będzie drobne usprawnienie istniejących procesów, a nie rewolucyjne zmiany.
🔴
Budowa i utrzymanie architektury zbierania danych w czasie rzeczywistym z linii produkcyjnych (IoT, systemy wagowe, wizyjne)
Może oznaczać, że będziesz musiał zajmować się nie tylko analizą danych, ale także infrastrukturą IT i integracją z fizycznym sprzętem.
🔴
Implementacja rozwiązań Machine Learning i Compute
Zwrot 'Compute' jest nieprecyzyjny i może oznaczać szeroki zakres zadań, od prostego uruchamiania skryptów po zarządzanie infrastrukturą obliczeniową.
🔴
Mile widziana znajomość procesów technologicznych branży spożywczej, w szczególności przetwórstwa mięsnego oraz standardów jakości
Choć jest to 'mile widziane', w praktyce może okazać się kluczowym wymogiem, bez którego trudno będzie efektywnie pracować.