Inżynier Machine Learning (k/m)
⚲ Warszawa
180 zł netto (+ VAT) / godz.
Wymagania
- minimum 8 lat doświadczenia w modelowaniu predykcyjnym w sektorze bankowym
- doświadczenie z danymi i modelami wspierającymi CRM (marketing, sprzedaż, kampanie)
- praktyczna znajomość Google Cloud Platform (GCP)
- bardzo dobra znajomość Pythona i narzędzi analizy danych
- doświadczenie w MLOps, w tym CI/CD dla modeli ML
- doświadczenie w przetwarzaniu danych rozproszonych z Spark/PySpark
- bardzo dobra znajomość SQL, preferencyjnie BigQuery
- doświadczenie z bardzo dużymi zbiorami danych i przetwarzaniem w czasie zbliżonym do rzeczywistego
Opis stanowiska
Projekt w sektorze bankowym — rola Inżyniera Machine Learning / MLOps odpowiedzialnego za projektowanie, rozwój, wdrażanie i utrzymanie zaawansowanych modeli predykcyjnych wspierających CRM (marketing, sprzedaż, kampanie). W praktyce będziesz budować modele NLP (deep learning, transformery, LLM) w PyTorch, rozwijać pipeline'y ML w Airflow i DataFlow oraz współtworzyć standardy MLOps i governance w środowisku regulowanym. To oferta dla bardzo doświadczonego specjalisty — wymóg minimum 8 lat modelowania predykcyjnego w bankowości jest bardzo wąski i może znacząco zawężać pulę kandydatów. Dodatkowo opis projektu jest urwany, więc przed aplikacją warto dopytać o zespół, cel i zakres odpowiedzialności.
🔍 Dekoder Ogłoszenia
🔴
Minimum 8 lat doświadczenia w modelowaniu predykcyjnym w sektorze bankowym
Bardzo wąskie i wysokie wymaganie – może znacząco zawężać pulę kandydatów.
🟡
Doświadczenie w pracy na bardzo dużych zbiorach danych oraz z rozwiązaniami przetwarzania danych w czasie zbliżonym do rzeczywistego
Wymagania techniczne są konkretne, ale mogą wiązać się z wysoką złożonością projektu.
🔴
O projekcie: Do projekt
Opis projektu jest urwany – brak informacji o zespole, celu czy stacku poza wymaganiami.