Senior Machine Learning Engineer (Python + Airflow + Cloud) @ 1dea

1dea; Warszawa; Remote; PLN 180,000 - 240,000; Full time

Job summary

Wiodąca firma IT poszukuje Senior Machine Learning Engineer do pracy zdalnej. Wymagana znajomość Python i Apache AirFlow oraz 4-letnie doświadczenie w MLOps. Oferujemy elastyczne godziny pracy, profesjonalne wsparcie i możliwości rozwoju kariery w zespole.

Benefits

Elastyczne godziny pracy

Prywatna opieka zdrowotna

Karnet sportowy

Qualifications

• 4+ lat doświadczenia na podobnym stanowisku jako Python MLOps Engineer / Python ML Developer.
• Bardzo dobra znajomość Apache AirFlow oraz Python.
• Znajomość narzędzi wersjonowania jak MLFlow.

Responsibilities

• Tworzenie usług w Pythonie i pipeline'ów uczenia maszynowego.
• Analiza techniczna i zapewnienie jakości do spełnienia wymagań.
• Automatyzacja i wdrażanie zadań ETL.

Skills

Apache AirFlow

Python 3.8–3.11

Flask

FastAPI

NoSQL

GraphQL

MLFlow

PyCaret

Angielski B2+

Tools

Azure Pipelines

Kubernetes

Tensorflow

Torch

Job description

Senior Machine Learning Engineer (Python + Airflow + Cloud)

Obszar: Consulting IT

Lokalizacja: 100% zdalnie, Warszawa, Masovian Voivodeship, Polska

Start: ASAP (max 3 months notice)

Stawka: 165–180 PLN netto + VAT / h

Zaangażowanie: B2B (outsourcing z 1dea), full-time, długofalowo

Proces rekrutacyjny (100% zdalnie):

• Krótka rozmowa telefoniczna informacyjno‑zapoznawcza z rekruterem 1dea (~10 min)
• Weryfikacja techniczna z Klientem (~1–1,5 h)
• (opcjonalnie) Rozmowa techniczno‑projektowa z Klientem końcowym (40–60 min)
• Decyzja o podjęciu współpracy
• Zatrudnienie na podstawie umowy B2B na czas nieokreślony

Oferujemy

• Zatrudnienie na podstawie umowy B2B na czas nieokreślony
• Dołączysz do firmy z solidną pozycją na rynku
• Firma zapewnia nowoczesny sprzęt, oprogramowanie i konfigurację
• Możliwość pracy w elastycznych godzinach
• Możliwość pracy zdalnej w 100%
• Profesjonalne doradztwo i wsparcie w rozwoju kariery od doświadczonego zespołu specjalistów 1dea
• Cenimy sobie koleżeńskość, otwartość, szacunek, wzajemną pomoc i wsparcie w rozwijaniu kompetencji zarówno własnych, jak i kolegów i koleżanek z zespołu
• Wspieramy kulturę kreatywności. Każdy członek zespołu ma możliwość proponowania własnych pomysłów i rozwiązań, a jego głos jest zawsze brany pod uwagę

Wymagania

• 4+ lat doświadczenia na podobnym stanowisku – Python MLOps Engineer / Python ML Developer (mocny skill w develomencie Python)
• Bardzo dobra znajomość (kluczowe): Apache AirFlow Python 3.8–3.11, Flask / FastAPI / gRPC, NoSQL, GraphQL
• Wskazana znajomość Apache Spark (PySpark)
• Doświadczenie w projektach NLP
• Znajomość narzędzi wersjonowania np. MLFlow czy PyCaret
• Angielski na poziomie swobodnej komunikacji w mowie i piśmie – B2+

Mile widziane

• Znajomość Azure Pipelines (w tym narzędzi CI)
• Doświadczenie z deploymentem Kubernetes
• Doświadczenie z popularnymi bibliotekami ML (Tensorflow i podobne)
• Doświadczenie / wiedza z obszaru obróbki i procesowania dokumentów PDF w ekosystemie Azure
• Wiedza / doświadczenie z obszaru Torch

Responsibilities

• Tworzenie usług w Pythonie, pipeline'ów uczenia maszynowego i kodu NLP: tworzenie usług wykorzystujących język Python, pipeline'ów uczenia maszynowego oraz kodu przetwarzania języka naturalnego (NLP)
• Wypracowanie wymagań biznesowych: wykorzystanie posiadanej wiedzy do opracowywania szczegółowych wymagań biznesowych dla funkcjonalności dostępnych na platformie projektu
• Analiza techniczna i zapewnienie jakości: analiza specyfikacji technicznych, recenzowanie zadań dotyczących kontroli jakości, zapewnienie kompletności wymagań
• Testowanie i walidacja: recenzowanie przypadków testowych, zapewnianie adekwatności pokrycia wymagań
• Automatyzacja i ETL: opracowywanie, planowanie i wdrażanie zadań ETL (wyzwalanych zdarzeniami)
• Wdrażanie modeli ML: przenoszenie modeli uczenia maszynowego do produkcji (trenowane na dużych zbiorach danych)
• Wysoka jakość i współpraca: dostarczanie wysokiej jakości kodu, współpraca z zespołem poprzez pair‑programming i aktywny udział w code‑review

Additional benefits: Flexible working hours, private healthcare, sport subscription, flat structure, small teams, international projects.