ML Engineer

130 - 140 PLN/ godz./ godz.B2BB2B (netto)

SeniorZdalnie·WarszawaFull-time·B2B

#474535·Dodano dziś·0

Źródło: justjoin.it

Aplikuj teraz

Tech Stack / Keywords

GCP ML Python

Podsumowanie oferty

Szukamy doświadczonego ML Engineera, który będzie budował i utrzymywał produkcyjne modele ML wpływające na decyzje biznesowe. Odpowiada za cały proces — od tworzenia cech w BigQuery, przez wdrożenie na GCP, po dostarczanie predykcji do zewnętrznych platform.

Wymagania

Wymagania obowiązkowe:

Minimum 5 lat praktycznego doświadczenia w inżynierii ML w Pythonie, w tym odpowiedzialność za wdrożone modele i niezawodny kod produkcyjny.
Doświadczenie w integrowaniu predykcji z zewnętrznymi platformami przez API, umożliwiającym automatyczne akcje, takie jak optymalizacja kampanii, rekomendacje lub pricing.
Zaawansowana znajomość SQL i BigQuery: tworzenie cech, kontrole danych i cykliczne transformacje.
Praktyczne doświadczenie we wdrażaniu workloadów ML na GCP z użyciem usług takich jak Vertex AI, Pub/Sub, Cloud Run oraz Composer/Airflow.
Produkcyjne wykorzystanie modeli gradient boosting (LightGBM, CatBoost lub XGBoost), w tym strojenie i ewaluacja względem metryk biznesowych.
Umiejętność kalibracji predykcji i oceny, jak błędy modelu wpływają na decyzje podejmowane na dalszych etapach.

Mocno widziane:

Doświadczenie w łączeniu rekordów i zdarzeń klientów między systemami (entity matching, identity resolution).
Praca nad modelami skłonności do zakupu, retencji, segmentacji lub wartości życiowej klienta (LTV) w e-commerce lub DTC.
Dostarczanie sygnałów konwersji server-side do platform reklamowych, w tym Google i Meta.
Znajomość metod bayesowskich lub probabilistycznych modeli klienta, w tym BG/NBD lub Gamma-Gamma.

Mile widziane:

Eksperymenty, analiza przyczynowa lub metody bandytów stosowane do inwestycji marketingowych.
Docker, Terraform oraz zautomatyzowane pipeline’y budowania i wdrażania.
Znajomość narzędzi AI do programowania, takich jak Cursor lub Claude Code.

Obowiązki

Czym będziesz się zajmować:

Budowanie, wdrażanie i utrzymywanie produkcyjnych modeli ML w niezawodnym, dobrze przetestowanym kodzie w Pythonie.
Tworzenie cech, kontrole jakości danych i cykliczne transformacje w BigQuery.
Wdrażanie i obsługa workloadów ML na GCP (Vertex AI, Pub/Sub, Cloud Run, Composer/Airflow).
Integracja predykcji z zewnętrznymi platformami przez API w celu automatyzacji działań.
Strojenie i ewaluacja modeli gradient boosting pod kątem metryk istotnych biznesowo.
Kalibracja predykcji oraz ocena, jak błędy modelu wpływają na kolejne decyzje.

Inne informacje

Planowany start: 30 listopada 2026.
Kontrakt na 12 miesięcy.

JellyLabs Tech

7 aktywnych ofert

Zobacz wszystkie oferty

Aplikuj teraz