Senior Data Scientist / Senior Machine Learning Engineer
⚲ Katowice
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
- praktyczna znajomość Google Cloud, szczególnie BigQuery oraz usług ML/MLOps z ekosystemu Vertex AI
- znajomość podejścia MLOps: pipeline'y, model registry, deployment, monitoring i CI/CD
- umiejętność spojrzenia na rozwiązanie end-to-end — od danych i modelu, przez architekturę i integrację, po zastosowanie biznesowe
- samodzielność i ownership w prowadzeniu tematów
Opis stanowiska
Dołączysz do zespołu United Data wspierającego STS i SuperSport, gdzie będziesz rozwijać rozwiązania ML/AI — personalizację, rekomendacje, automatyzację i decyzje produktowe — prowadząc je end-to-end: od analizy danych i eksperymentów, przez budowę i walidację modeli, po wdrożenie, monitoring i dalszy rozwój w Google Cloud (BigQuery, Vertex AI). Rola wymaga patrzenia szerzej niż na sam model — z uwzględnieniem architektury, integracji z innymi systemami i wpływu na produkt. To oferta dla osoby łączącej podejście analityczne z inżynierskim, także przy rozwiązaniach near real-time. Szczera uwaga: 'samodzielne prowadzenie tematów end-to-end' oznacza, że będziesz zarządzać całym projektem bez znaczącego wsparcia.
🔍 Dekoder Ogłoszenia
🔴
potrafi samodzielnie prowadzić tematy end-to-end
Oczekuje się, że będziesz w stanie samodzielnie zarządzać całym projektem od początku do końca, bez znaczącego wsparcia.
🟡
rozumiejąc całe rozwiązanie, jego integrację z innymi systemami oraz wpływ na produkt i biznes
Poza samymi modelami, będziesz musiał zrozumieć i brać pod uwagę szerszy kontekst biznesowy i techniczny.
🟡
Prowadzeniem pełnego cyklu życia rozwiązań ML
Będziesz odpowiedzialny za wszystkie etapy, od pomysłu po utrzymanie, co może oznaczać dużą różnorodność zadań.
🟡
Wdrażaniem modeli do środowisk produkcyjnych w Google Cloud, z wykorzystaniem m.in. BigQuery oraz narzędzi ekosystemu Gemini Enterprise Agent Platform / Vertex AI.
Wymaga to nie tylko umiejętności budowania modeli, ale także doświadczenia w pracy z konkretnymi narzędziami chmurowymi i platformami ML.
🟡
Rozwojem rozwiązań działających w trybie near real-time lub real-time
Oznacza to konieczność pracy z systemami wymagającymi niskich opóźnień i wysokiej dostępności.