Senior Machine Learning Engineer

19 000 – 27 000 PLN netto + VAT(B2B)

Cześć! 👋 Jesteśmy codequest, zespołem złożonym z pasjonatów technologii. Świadomie pozostajemy niewielkim studiem, koncentrując się na tworzeniu dobrej atmosfery pracy, równocześnie wytwarzając wysokiej jakości oprogramowanie. Przekształcamy cele i marzenia naszych klientów w rzeczywistość ❤️ Zobacz, co nasi pracownicy mają do powiedzenia na temat wartości, które cenimy w codziennej pracy, tutaj ❤️ Aby dowiedzieć się więcej o naszych projektach, zajrzyj tutaj . Nasze biuro mieści się w samym centrum Warszawy, tuż przy stacji metra Świętokrzyska, ale jeśli wolisz, możesz pracować 100% zdalnie z dowolnego miejsca na świecie 😀 W tym momencie szukamy osoby, która dołączy do nas jako Senior Machine Learning Engineer. Co zyskujesz jako Senior Machine Learning Engineer w codequest Realny wpływ na produkt od strony ML: budujesz modele do wykrywania dronów w oparciu o fuzję trzech sensorów — dźwięku, obrazu i sygnału radiowego — i wdrażasz je tam, gdzie jest to najtrudniejsze: na urządzeniach edge i bare-metal. Prowadzisz temat od danych, przez architekturę, po działający model na urządzeniu pracującym w terenie. To duży, ważny projekt, a w małym zespole Twoje decyzje techniczne naprawdę ważą. Benefity: 🏝 24 dni wolnych od pracy + 5 dni na wypadek choroby 🗓 Elastyczny grafik pracy i możliwość pracy zdalnej z dowolnego miejsca 👨‍🎓 Budżet edukacyjny 2600 PLN rocznie 💰 Regularne przeglądy wynagrodzeń dla wszystkich stanowisk 💻 MacBook lub PC, według Twojego wyboru. Lubimy pracować na najlepszym sprzęcie ❤️ Prywatne ubezpieczenie zdrowotne 🏊‍♂️ Karta multisport 📚 Co drugi piątek to czas na rozwój, dzielenie się wiedzą i pizza w biurze 🍕 🤲 Wsparcie zdrowia psychicznego ✍️ Program poleceń pracowniczych 🙌 Atmosfera - jesteśmy zespołem i szanujemy się nawzajem

Chcielibyśmy Cię poznać, więc nie wahaj się skontaktować z nami!

Daily tasks

• Projektowanie, trenowanie, wdrażanie i monitorowanie modeli uczenia maszynowego ze szczególnym uwzględnieniem środowisk bare-metal i edge.
• Kształtowanie strategii pozyskiwania i przetwarzania danych, w tym dobór infrastruktury oraz narzędzi automatyzujących pracę zespołu zajmującego się adnotacją.
• Projektowanie dedykowanych rozwiązań wspierających zespół ML, w tym automatyzacja potoków do synchronizacji i analizy nagrań audio i wideo.
• Bliska współpraca z zespołem produktowym przy budowaniu strategii rozwoju oraz przekładanie wymagań biznesowych na optymalną architekturę techniczną.
• Zapewnianie wsparcia technicznego, dzielenie się wiedzą z mniej doświadczonymi członkami zespołu oraz dbanie o wysokie standardy inżynieryjne.

Requirements

Wymagania Minimum 5 lat komercyjnego doświadczenia w obszarze Machine Learning lub Software Engineering, w tym udokumentowane sukcesy we wdrażaniu modeli w środowisku produkcyjnym.   Biegła znajomość języka Python oraz stosowanie dobrych praktyk inżynierii oprogramowania (Clean Code, CI/CD, Git, testowanie automatyczne).   Głęboka znajomość przynajmniej jednego popularnego frameworka do budowy sieci neuronowych (np. PyTorch, TensorFlow) oraz klasycznego ML (scikit-learn, XGBoost).   Biegłość w pracy z przynajmniej jednym dużym dostawcą chmurowym (AWS, GCP, Azure) oraz praktyczna wiedza z zakresu konteneryzacji i MLOps.   Umiejętność samodzielnej pracy nad złożonymi problemami architektonicznymi oraz doświadczenie w pełnieniu roli mentora dla innych inżynierów.   Bardzo dobra znajomość języka angielskiego oraz polskiego.   Wspaniale gdybyś umiał/umiała Praktyczne doświadczenie z urządzeniami SBC i mikrokontrolerami (np. Raspberry Pi, STM32) oraz znajomość specyfiki Edge AI.   Znajomość narzędzi do zaawansowanego przetwarzania obrazu i dźwięku (OpenCV, ffmpeg, librosa).   Doświadczenie z narzędziami do wersjonowania modeli i danych (np. DVC, MLflow) oraz biegłość w pisaniu skryptów bash.   Znajomość języków C/C++ lub Rust w kontekście optymalizacji wydajności i kwantyzacji modeli na urządzenia wbudowane.   Doświadczenie z technologiami webowymi (JavaScript/TypeScript, HTML, CSS, React, Node.js).

Must have: C, R, Machine Learning, Python, Clean Code, CD, Git, PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, AWS, GCP, Azure, MLOps, Raspberry PI, AI, MLflow, Bash, C++, Rust, JavaScript, TypeScript, HTML, CSS, React, Node.js

Nice to have: DVC