Machine Learning Engineer

W Scalo zajmujemy się dostarczaniem projektów software'owych i wspieraniem naszych partnerów w rozwijaniu ich biznesu. Tworzymy oprogramowanie, które umożliwia ludziom dokonywanie zmian, działanie w szybszym tempie oraz osiąganie lepszych rezultatów. Wykorzystujemy szerokie spektrum usług IT, aby wspierać naszych klientów w realizacji ich celów biznesowych.

Obszary naszej działalności obejmują m.in.: • doradztwo technologiczne, • tworzenie oprogramowania, • systemy wbudowane, • rozwiązania chmurowe, • zarządzanie danymi, • dedykowane zespoły projektowe.

• Minimum 3 lata doświadczenia w obszarze Machine Learning / Data Science.
• Doświadczenie w budowie, trenowaniu i walidacji modeli ML.
• Znajomość języka Python oraz bibliotek ML (np. scikit-learn, pandas, numpy, LightGBM / XGboost).
• Znajomość SQL / SQL Server (optymalizacja zapytań, indeksy, praca na dużych wolumenach danych).
• Umiejętność przygotowania i przetwarzania danych (data wrangling, feature engineering).
• Doświadczenie we wdrażaniu modeli do środowiska produkcyjnego (API, batch processing, integracja z systemami).
• Znajomość dobrych praktyk MLOps (wersjonowanie modeli, CI/CD, Docker).
• Umiejętność pracy z pipeline’ami danych (np. SSIS, Python, inne narzędzia ETL).

• Realizacja usług w projektach bankowych dotyczących modeli predykcyjnych produktów finansowych, takich jak skarb FX, leasing, faktoring i gwarancje.
• Projektowanie, rozwój i wdrażanie modeli Machine Learning wspierających sprzedaż i rozwój produktów finansowych.
• Przygotowywanie, analiza i przetwarzanie danych, w tym feature engineering oraz dbanie o jakość danych.
• Budowa i optymalizacja zapytań SQL oraz praca na dużych zbiorach danych.
• Tworzenie i utrzymanie pipeline’ów danych oraz procesów ETL.
• Wdrażanie modeli do środowisk produkcyjnych (API, batch processing, integracje systemowe).
• Monitorowanie skuteczności modeli oraz ich dalsza optymalizacja.
• Rozwój i utrzymanie procesów MLOps (CI/CD, wersjonowanie modeli, Docker).
• Współpraca z zespołami biznesowymi i IT przy realizacji projektów data science end-to-end.
• Lokalizacja projektu: Warszawa/Poznań.
• Tryb realizacji usług: hybrydowo.