Machine Learning Engineer

Kompetencje wymagane do realizacji usług:

• min. 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 (pod względem optymalizacji zapytań, indeksów, pracy na dużych wolumenach 
  danych),


• umiejętność przygotowania i przetwarzania danych (m.in. 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). 

Cześć! Poznaj możliwości współpracy ze Scalo!

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.

Co oferujemy w ramach współpracy?

• możliwość świadczenia usług w różnorodnych projektach z obszaru Software, Embedded, Data i Cloud Services, 


• zaangażowanie w dodatkowe inicjatywy presealsowe oraz eksperckie, 


• dostęp do opieki medycznej, karty sportowej oraz platformy kafeteryjnej zgodnie z obowiązującymi zasadami współpracy.

,[realizacja usług w projektach bankowych, które mają bezpośredni wpływ na sprzedaż i rozwój produktów finansowych: od modeli predykcyjnych skłonności do zakupu takich produktów jak skarb FX, leasing, faktoring czy gwarancje krajowe i zagraniczne, po rozwój nowych modeli wspierających sprzedaż w konkretnych obszarach biznesowych,, projektowanie, rozwój i wdrażanie modeli Machine Learning wspierających sprzedaż oraz 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,, budżet projektu: do 115 PLN/h + VAT, w zależności od doświadczenia oraz zakresu świadczonych usług. ] Requirements: Machine Learning, Python, scikit-learn, pandas, NumPy, SQL Server, API, MLOps, CD, Docker, SSIS, ETL Additionally: Sport subscription, Training budget, Private healthcare, International projects.