ML Engineer — Autonomous AI Workflows for Retail Ops

HireHi; Warszawa; On-site; PLN 180,000 - 260,000; Full time

Benefits offered by this job

Annual bonus

Medical care

Cafeteria

English lessons

Group insurance

Extra days off

Referral bonus

Stock plan

Assistance program

Training

Job summary

HireHi ищет инженера ML с опытом разработки и развёртывания продакшн-моделей на базе PyTorch, TensorFlow и scikit-learn. В ваши задачи входит создание агентских рабочих процессов, интеграция решений с API, базами данных и внутренними системами, а также настройка MLOps и мониторинга.

Кандидат будет работать над продолжением и расширением возможностей ИИ‑платформ в много-платформенной среде, участвуя в проектировании и тестировании сложных сценариев с перцепцией и реакцией на данные.

Qualifications

• Образование: бакалавр или магистр в области CS/ML или эквивалентный опыт.
• Опыт построения и развёртывания ML-моделей в продакшене 5+ лет.
• Сильные навыки Python и опыт работы с PyTorch, TensorFlow и scikit-learn.

Responsibilities

• Проектирование и сборка агентских рабочих процессов с использованием LLMs.
• Разработка агентных решений на платформах AI и интеграция с API/базами данных.
• Настройка конвейеров MLOps, CI/CD и мониторинга.
• Интеграция агентных систем с perception outputs и поясняющими слоями.

Skills

Python

PyTorch

TensorFlow

scikit-learn

LLM APIs

Prompt engineering

Vector databases

RAG architectures

MLOps

Docker

Kubernetes

APIs

Version control

Education

Bachelor’s or Master’s in CS/ML

Tools

Azure AI Foundry

Vertex AI Agent Builder

Docker

Kubernetes

Job description

HireHi ищет инженера ML с опытом разработки и развёртывания продакшн-моделей на базе PyTorch, TensorFlow и scikit-learn. В ваши задачи входит создание агентских рабочих процессов, интеграция решений с API, базами данных и внутренними системами, а также настройка MLOps и мониторинга.

Кандидат будет работать над продолжением и расширением возможностей ИИ‑платформ в много-платформенной среде, участвуя в проектировании и тестировании сложных сценариев с перцепцией и реакцией на данные.