Senior ML Engineer - MLOps, Cloud & Production (Remote)

Billennium S.A; Poland; Hybrid; PLN 167,400 - 279,000; Full time

Benefits offered by this job

Prywatna opieka medyczna

Karta Multisport

Programy rozwoju kariery

Dostęp do Udemy for Business

Job summary

Wiodąca firma IT w Polsce poszukuje specjalisty AI/ML do projektowania oraz implementacji rozwiązań komercyjnych. Oferujemy elastyczność pracy, dostęp do szkoleń i możliwość rozwoju w międzynarodowym zespole. Kandydat powinien mieć minimum 4-6 lat doświadczenia i dobrą znajomość Pythona oraz narzędzi ML. Oferujemy atrakcyjny pakiet benefitów, w tym prywatną opiekę medyczną i programy wsparcia kariery.

Qualifications

• Minimum 4-6 lat doświadczenia w ML/AI, Data Engineering lub Software Engineering.
• Doświadczenie w projektach Agile.
• Praktyczna znajomość CI/CD i automatyzacji procesów.

Responsibilities

• Projektowanie i implementacja rozwiązań AI/ML w projektach komercyjnych.
• Monitorowanie działania modeli w produkcji i ich optymalizacja.
• Współpraca z zespołami backend, frontend, DevOps.

Skills

Python

MLflow

Docker

CI/CD

SQL

MLOps

Tools

Azure

AWS

GCP

Airflow

NumPy

scikit-learn

Job description

Zakres zadań:

• Projektowanie iimplementacja rozwiązań AI/ML wprojektach komercyjnych – odPoC dopełnych wdrożeń produkcyjnych.
• Budowa pipeline’ów ML obejmujących przygotowanie danych, trening, ewaluację, deployment, monitoring orazretraining.
• Integracja modeli zbackendem (REST API, procesy batch, architektury event‑driven) orazzistniejącymi systemami klienta.
• Monitorowanie działania modeli wprodukcji, analiza driftu, jakości iwydajności, atakże optymalizacja rozwiązań.
• Diagnozowanie irozwiązywanie incydentów orazproblemów związanych zmodelami ipipeline’ami.
• Automatyzacja procesów treningowych iwdrożeniowych, tworzenie iutrzymanie pipeline’ów CI/CD.
• Współpraca zzespołami backend, frontend, DevOps orazzklientami postronie biznesowej itechnicznej.
• Tworzenie iaktualizacja dokumentacji technicznej orazudział wpracach architektonicznych iestymacjach.
• Wspieranie zespołu jako senior poprzez code review, dobre praktyki inżynierskie orazmentoring.

Niezbędne umiejętności ikompetencje:

• Minimum4–6 lat doświadczeniaw ML/AI, Data Engineering lub Software Engineering orazudział wco najmniej 1–2 wdrożeniach produkcyjnych modeli ML/AI.
• Doświadczenie wpracy projektowej (Agile lub podobne środowisko).
• Praktyczne doświadczenie wobszarach takich jak MLOps, pipeline’y ML lub integracja AI zsystemami backendowymi.
• Bardzo dobra znajomośćPythonoraz doświadczenie zpandas, NumPy iscikit‑learn.
• Znajomość klasycznych modeli ML (regresja, klasyfikacja, boosting) orazpodstawy deep learning (PyTorch lub TensorFlow).
• Doświadczenie wewaluacji modeli (metryki, walidacja), pracy nadanych rzeczywistych, przygotowaniu danych ifeature engineeringu.
• Doświadczenie wbudowie pipeline’ów ML end‑to‑end orazpracy znarzędziami MLflow, Airflow, Azure ML, SageMaker lub podobnymi.
• Umiejętność wersjonowania modeli orazautomatyzacji treningu iwdrożeń.
• Znajomość zagadnień monitoringu modeli (metryki, logi, drift).
• Doświadczenie zjedną chmurą (Azure / AWS / GCP).
• Znajomość Docker (must have) ipodstawy Kubernetes (nice tohave).
• Umiejętność wdrażania modeli jako REST API orazintegracji zistniejącą infrastrukturą cloudową.
• Praktyczna znajomość CI/CD (GitHub Actions / GitLab / Azure DevOps).
• Znajomość dobrych praktyk programistycznych (clean code, modularność, testowalność).
• Doświadczenie wbudowie API orazintegracji zsystemami (bazy danych, kolejki, usługi).
• Znajomość SQL (PostgreSQL, MySQL) orazpodstawy NoSQL.
• Świadomość zasad RODO, przetwarzania danych osobowych, bezpieczeństwa aplikacji
• Bardzo dobra znajomość języka polskiego idobra znajomość języka angielskiego.

Nasza oferta:

Pakiet benefitów pozapłacowych — korzystaj zUdemy for Business, prywatnej opieki medycznej, karty Multisport, pakietu weterynaryjnego, lekcji językowych ibonów zakupowych.

Elastyczność — elastyczne godziny pracy iopcje pracy zdalnej/hybrydowej dostosowane doTwojego stylu życia ilokalizcji.

Rozwój kariery — dostęp domożliwości rozwoju zawodowego inauki, wtym korzyści związanych znaszymi oficjalnymi partnerstwami zglobalnymi gigantami IT, m.in.Microsoft, AWS, Snowflake, Salesforce.

Globalna współpraca — praca wzróżnicowanym, międzynarodowym zespole.

Angażująca społeczność — praca zpełnymi pasji profesjonalistami iudział wwydarzeniach team buildingowych, hackathonach iinicjatywach CSR.

Wydarzenia team buildingowe, wtym nasza tradycja firmowa (coroczne wydarzenie firmowe naMazurach).