Machine Learning R&D Engineer in Plewiska

Machine Learning R&D Engineer in Plewiska

Plewiska Pełny etat 72000 - 88000 zł / rok (szac.) Stacjonarnie
A

W skrócie

  • Zadania: Projektuj i wdrażaj modele ML, współpracuj z zespołami IT i biznesu.
  • Firma: Innowacyjny globalny dostawca usług 3PL w obszarze AI i analizy danych.
  • Benefity: Atrakcyjne wynagrodzenie, możliwość pracy zdalnej i rozwój zawodowy.
  • Pozostałe informacje: Świetne możliwości rozwoju kariery w międzynarodowym zespole.
  • Dlaczego ta praca: Pracuj nad przełomowymi projektami w dynamicznym środowisku technologicznym.
  • Kwalifikacje: 2-3 lata doświadczenia w ML, biegłość w Pythonie i SQL.

Przewidywane wynagrodzenie mieści się w przedziale 72000 - 88000 zł za rok.

Arvato to innowacyjny globalny dostawca usług 3PL, zajmujący się AI, machine learning i analizą danych.

Firma poszukuje specjalisty ML/Data Science z 2–3 latami doświadczenia, biegłością w Pythonie i SQL, oraz umiejętnością przetwarzania danych i wdrażania modeli w środowisku produkcyjnym.

Do obowiązków należeć będzie projektowanie modeli, ich walidacja i prezentacja rekomendacji biznesowych, a także udział w projektach badawczo-rozwojowych oraz współpraca z zespołami IT i biznesu.

#J-18808-Ljbffr

Machine Learning R&D Engineer in Plewiska – pracodawca: Arvato

Arvato to doskonały pracodawca, który oferuje dynamiczne środowisko pracy oraz liczne możliwości rozwoju zawodowego. Dzięki innowacyjnej kulturze pracy, wsparciu w zakresie zdrowia psychicznego i prawnego oraz atrakcyjnym benefitom, takim jak prywatna opieka medyczna i dofinansowanie do wypoczynku dla dzieci, pracownicy mogą cieszyć się satysfakcjonującą karierą w międzynarodowym zespole. Współpraca z różnorodnymi klientami oraz możliwość uczestniczenia w projektach na całym świecie sprawiają, że praca w Arvato jest nie tylko wyzwaniem, ale i przyjemnością.

A

Dane kontaktowe:

Zespół rekrutacyjny Arvato

Naszym zdaniem te umiejętności pozwolą ci błyszczeć jako Machine Learning R&D Engineer in Plewiska

Python
SQL
Machine Learning
Data Processing
Model Deployment
Model Design
Validation of Models