Senior Machine Learning Engineer

Kompetencje wymagane do realizacji usług:

• min. 4-5 lat komercyjnego doświadczenia w projektach Machine Learning związanych z voice biometrics,
• praktyczne doświadczenie z rozwiązaniami speaker verification oraz speaker identification,
• znajomość zagadnień związanych z embeddingami, scoringiem, kalibracją modeli, enrolment oraz anti-spoofing,
• doświadczenie z Python oraz frameworkami TensorFlow i/lub PyTorch,
• praktyczna znajomość usług AWS, w szczególności Kinesis oraz Fargate i/lub SageMaker,
• znajomość zagadnień MLOps, monitoringu, wdrażania oraz utrzymania modeli produkcyjnych,
• dobra znajomość SQL, Git, Docker oraz środowisk CI/CD,
• umiejętność pracy z istniejącymi systemami oraz rozwijania produkcyjnych rozwiązań,
• umiejętność efektywnej współpracy w zespole oraz udziału w code review i dzieleniu się wiedzą,
• znajomość języka angielskiego na poziomie min. C1.

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. Jesteśmy firmą, która wykorzystuje szerokie spektrum usług IT, żeby pomagać klientom.

Obszary naszego działania to m.in.: doradztwo technologiczne, tworzenie oprogramowania, systemy wbudowane, rozwiązania chmurowe, zarządzanie danymi, dedykowane zespoły developerskie.

Cześć!

U nas znajdziesz to, czego szukasz - przekonaj się!

W Scalo czeka na Ciebie:

• model zdalny,
  


• stawka do 170 PLN/h przy B2B w zależności od doświadczenia.

Co dla Ciebie mamy:

• długofalową współpracę - różnorodne projekty (działamy w ramach Software Services, Embedded Services, Data Services, Cloud Services),


• możliwość rozwoju kompetencji we współpracy z naszym Center of Excellence,


• kafeteryjny system benefitów – Motivizer,


• prywatną opiekę medyczną – Luxmed.

Brzmi interesująco? Aplikuj – czekamy na Twoje CV!

,[realizację projektu dotyczącego rozwoju nowoczesnych rozwiązań voice biometrics wykorzystywanych do uwierzytelniania użytkowników i zapobiegania nadużyciom w contact center. System wykorzystuje Machine Learning, Voice Biometrics oraz AWS do analizy ryzyka w czasie rzeczywistym i wspiera organizacje w skuteczniejszej ochronie klientów przed oszustwami,, wykorzystywany stos technologiczny w projekcie: Python, AWS, Amazon Kinesis, AWS Fargate, Amazon SageMaker, TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, SQL, NumPy, Pandas, Docker, GitHub, CI/CD,, projektowanie, rozwój oraz optymalizację rozwiązań do speaker verification i speaker identification,, rozwój procesów embedding extraction, enrolment, scoring, calibration oraz threshold optimisation,, analizę jakości dźwięku oraz optymalizację modeli pod kątem szumów, kodeków i różnych urządzeń,, implementację rozwiązań anti-spoofing oraz liveness detection,, wdrażanie i utrzymanie produkcyjnych systemów Machine Learning w środowisku AWS,, budowę i rozwój pipeline'ów danych z wykorzystaniem Amazon Kinesis,, wdrażanie modeli z wykorzystaniem AWS Fargate oraz SageMaker Endpoints,, rozwój monitoringu, obserwowalności oraz optymalizację wydajności systemów,, udział w code review, pair programming oraz dzieleniu się wiedzą z zespołem.] Requirements: Machine learning, Python, AWS, TensorFlow, PyTorch, pandas, SQL, MLOps Tools: Confluence, GitHub, GitLab, GIT, Jenkins, Agile, Scrum. Additionally: Sport subscription, Training budget, Private healthcare, International projects.