Inżynier Machine Learning (k/m)

B2B.NET S.A.; Warszawa; On-site; PLN 250,000 - 350,000; Full time

Job summary

B2B.NET S.A. w Warszawie poszukuje eksperta ds. modelowania predykcyjnego, który będzie projektował, rozwijał i utrzymywał zaawansowane modele wspierające procesy CRM w sektorze bankowym. Praca wiąże się z dużymi wolumenami danych i nowoczesnymi technologiami chmurowymi.

Wymagania obejmują Python i SQL (BigQuery), GCP, MLflow, Airflow, DataFlow, a także doświadczenie z ML/AI i transformery. Współpraca z zespołami biznesowymi i IT, oraz inicjatywy GenAI będą kluczowe.

Qualifications

• Minimum 8 lat doświadczenia w modelowaniu predykcyjnym w sektorze bankowym.
• Doświadczenie z danymi i modelami wspierającymi CRM (marketing, sprzedaż, kampanie).
• Bardzo dobra znajomość Pythona i narzędzi analizy danych.
• Praktyczna znajomość GCP: BigQuery, Vertex AI Notebooks, MLflow, DataProc, Airflow, DataFlow.
• Znajomość MLOps, CI/CD dla modeli ML.
• Doświadczenie w przetwarzaniu danych w środowisku rozproszonym (Spark/PySpark).
• Bardzo dobra znajomość SQL (BigQuery).

Responsibilities

• Budowa i rozwój modeli NLP (transformery, LLM) z PyTorch.
• Projektowanie i implementacja modeli ML/AI (klasyfikacyjne, regresyjne, GEO).
• Utrzymanie, monitorowanie oraz ewaluacja modeli w czasie (Model Lifecycle Management).
• Identyfikacja i detekcja zdarzeń o wysokiej wartości predykcyjnej w danych klientów.
• Rozwój i optymalizacja przepływów danych i pipeline’ów ML (Airflow, DataFlow).
• Współpraca z zespołami biznesowymi (marketing, sprzedaż) oraz IT w celu wdrażania i skalowania rozwiązań.
• Rozwój i stosowanie standardów MLOps oraz governance w środowisku regulowanym.

Skills

Python

SQL BigQuery

PySpark

GCP

MLOps

Transformers

NLP

Data modeling

Git CI/CD

GenAI/LLM

Education

Wyższe wykształcenie (kierunki ilościowe lub techniczne)

Tools

Airflow

MLflow

DataProc

DataFlow

Vertex AI Notebooks

Docker

Job description

Nasze wymagania:

• minimum 8 lat doświadczenia w modelowaniu predykcyjnym w sektorze bankowym (myślę, że 5 lat spokojnie przejdzie)
• doświadczenie w pracy z danymi oraz modelami wspierającymi procesy CRM (marketing, sprzedaż, kampanie)
• praktyczna znajomość środowiska Google Cloud Platform (GCP), w szczególności: BigQuery, AI/Vertex AI Notebooks, MLflow, DataProc, Airflow, DataFlow
• doświadczenie w pracy zgodnie z dobrymi praktykami MLOps (CI/CD dla modeli ML)
• bardzo dobra znajomość języka Python oraz narzędzi analizy danych
• doświadczenie w przetwarzaniu danych w środowisku rozproszonym (Spark/PySpark)
• bardzo dobra znajomość SQL (preferencyjnie BigQuery)
• doświadczenie w pracy na bardzo dużych zbiorach danych oraz z rozwiązaniami przetwarzania danych w czasie zbliżonym do rzeczywistego
• wykształcenie wyższe (kierunki ilościowe, techniczne lub pokrewne)

Mile widziane:

• doświadczenie w budowie i wdrażaniu rozwiązań opartych o GenAI i LLM
• mile widziana znajomość narzędzi do budowy aplikacji analitycznych (np. Streamlit)

O projekcie:

Szukamy eksperta ds. modelowania predykcyjnego - odpowiadasz za projektowanie, rozwój i utrzymanie zaawansowanych modeli predykcyjnych wspierających procesy CRM w środowisku bankowym. Twoja praca będzie miała bezpośredni wpływ na wyniki sprzedażowe oraz doświadczenie klientów banku, przy wykorzystaniu dużych wolumenów danych oraz nowoczesnych technologii chmurowych.

Zakres obowiązków:

• budowa i rozwój modeli NLP (w tym deep learning, transformery, large language models) z wykorzystaniem PyTorch
• projektowanie i implementacja modeli ML/AI (problemy klasyfikacyjne, regresyjne, analizy przestrzenne GEO, sieci społeczne) – od etapu prototypowania do wdrożenia produkcyjnego
• utrzymanie, monitorowanie oraz ewaluacja modeli w czasie (Model Lifecycle Management/’fabryka modeli’)
• identyfikacja i detekcja zdarzeń o wysokiej wartości predykcyjnej w danych klientów
• rozwój i optymalizacja przepływów danych oraz pipeline’ów ML (Airflow, DataFlow)
• optymalizacja silników decyzyjnych wspierających dystrybucję leadów kampanijnych w CRM
• udział w inicjatywach innowacyjnych, w szczególności w obszarze hiperpersonalizacji, GenAI oraz eksperymentów R&D
• współpraca z zespołami biznesowymi (marketing, sprzedaż) oraz IT w celu wdrażania i skalowania rozwiązań
• rozwój i stosowanie standardów MLOps, automatyzacji oraz zarządzania cyklem życia modeli
• udział w budowie standardów modelowania, walidacji oraz governance w środowisku regulowanym