Machine Learning Engineer (GCP)

Nasz Klient to jedna z największych organizacji technologicznych w Europie, rozwijająca zaawansowane rozwiązania w obszarze e-commerce i marketplace na dużą skalę.

Projekt koncentruje się na budowie i utrzymaniu produkcyjnych systemów Machine Learning w obszarze advertising i systemów rekomendacyjnych, obsługujących miliony użytkowników i transakcji.

Szukamy doświadczonej osoby na stanowisko Machine Learning Engineer, która będzie odpowiadać za wdrażanie modeli ML do środowiska produkcyjnego oraz rozwój platformy wspierającej ich działanie.

📍 TRYB PRACY: Warszawa okazjonalnie (duża elastyczność – okazjonalne spotkania i warsztaty w biurze)

🧑‍💻 CZYM BĘDZIESZ SIĘ ZAJMOWAĆ?

• Budową, wdrażaniem i utrzymaniem produkcyjnych systemów ML (ranking, rekomendacje, advertising)

• Orkiestracją procesów MLOps (deployment, monitoring, alerting, stabilność systemów)

• Współpracą z zespołami Data Science i Research przy wdrażaniu modeli

• Projektowaniem pipeline’ów oraz mechanizmów CI/CD dla ML

• Monitorowaniem jakości modeli i wydajności systemów

• Wdrażaniem dobrych praktyk DevOps i SRE w kontekście ML

🔍 CZEGO OD CIEBIE OCZEKUJEMY?

Must-have:

• Solidne fundamenty inżynierii oprogramowania i budowy systemów skalowalnych

• Doświadczenie we wdrażaniu modeli ML na produkcję (monitoring, troubleshooting, automatyzacja)

• Bardzo dobra znajomość MLOps i CI/CD

• Doświadczenie z GCP (Vertex AI, BigQuery, Cloud Storage)

• Bardzo dobra znajomość Python i SQL

• Znajomość DevOps / SRE

• Umiejętność pracy z narzędziami AI wspierającymi development

• 🇵🇱 Polski (native) + 🇬🇧 angielski min. B2

Nice-to-have:

• Doświadczenie w AdTech / ranking / recommender systems

• Praca z przetwarzaniem rozproszonym (np. Spark, Dask)

• Architektura mikroserwisowa i systemy servingowe

• Doświadczenie z feature store

🤝 DLACZEGO WARTO?

• 💰 Konkurencyjna stawka B2B

• 🌍 Międzynarodowe środowisko i duża skala (miliony użytkowników)

• 🤖 Praca z zaawansowanymi systemami ML i MLOps

• 🏡 Elastyczny model pracy (remote + spotkania w Warszawie)

• ⚡ Sprawny i szybki proces rekrutacyjny

Dziękujemy za wszystkie zgłoszenia! Skontaktujemy się z wybranymi osobami.

TQLO Sp. z o.o. – nr KRAZ: 33580