Head of ML & MLOps Engineering in Warsaw

Budujemy zespół w InPost, a AI będzie kluczowym elementem. Dołączysz do zespołu kierowniczego Data & AI i stworzysz funkcję ML i MLOps od podstaw, z pełnym wsparciem zespołu wykonawczego InPost. Nasza zasada to ekstremalna odpowiedzialność: odpowiadasz za model od pierwszego pomysłu aż po jego wpływ na zyski i straty.

Nasza misja: Zbudować nowoczesną platformę ML oraz dyscyplinę wokół niej. Każdy model ma przypisaną wartość biznesową i mierzalny wynik finansowy.

• Modele kredytowe i decyzyjne budowane z rygorystyczną walidacją, testowaniem champion/challenger oraz wyjaśnialnością.
• Produkcja platformy ML: serwowanie, monitorowanie, reprodukowalność i ponowne trenowanie są zaprojektowane, a nie improwizowane.
• Odpowiedzialna AI, wbudowana w proces.
• Kontrola ryzyka modelu, uprzedzenia i wyjaśnialności, z niezależnym zatwierdzeniem przed wdrożeniem.
• Systemy agentowe: komponenty produkcyjne z orkiestracją, zabezpieczeniami, ewaluacjami i obserwowalnością.
• Modele na zarządzanych danych: budujesz na poprawnym zbiorze cech w danym momencie.

Każdy model niesie ze sobą wartość monetarną, a Ty będziesz zarządzać tą funkcją: budżet obliczeniowy, zatrudnienie i zwrot z inwestycji.

Co będziesz posiadać:

• Standard agentowy dla ML: zarządzasz iteracją modeli agentowych oraz ich monitorowaniem i obserwowalnością, związanymi z zbiorem cech.
• Własność nad niezawodnością, kosztami i opóźnieniami pętli agentowych i grafów w produkcji.
• Zespół ML & MLOps, od pierwszego zatrudnienia.
• Standardy rozwoju modeli oraz metodologię walidacji, która sprosta wymaganiom ryzyka modelu i regulacjom.
• Platforma ML wspierająca usługi decyzyjne.
• Jasna linia odpowiedzialności między produkcją cech (inżynieria danych) a konsumpcją modeli, ustalona wspólnie z Kierownikiem Inżynierii Danych i Dyrektorem.

Kim jesteś:

• Liderem, który kocha dane i budowanie systemów wokół nich.
• Praktykiem, gdy zajdzie taka potrzeba, szczególnie w kontekście AI.
• Doświadczonym w pełnym cyklu życia ML: rozwój, walidacja, wdrożenie, monitorowanie i ponowne trenowanie.
• Doświadczonym w projektowaniu systemów agentowych dla ML: orkiestracja, zabezpieczenia, ewaluacje w CI, punkty kontrolne z udziałem ludzi, obserwowalność agentów.
• Doświadczonym w budowaniu i prowadzeniu zespołów ML w regulowanych środowiskach.
• Doświadczonym w modelowaniu scoringu kredytowego lub underwriting, lub porównywalnym wysokostawkowym ML.
• Umiejętnym w zarządzaniu ryzykiem modeli i odpowiedzialnym zarządzaniu AI.
• Doświadczonym w budowaniu i prowadzeniu zespołu od podstaw.

Dodatkowe atuty:

• Regulacje CCD2 i DORA/ICT dotyczące ryzyka IFRS 9 dla wyników modeli.
• ML w zakresie wykrywania oszustw.
• Databricks/Spark.

Co będziesz robić:

• Pracować z platformą ML (serwowanie, monitorowanie i ponowne trenowanie), zbiorem cech, warstwą ewaluacji agentów i partnerami międzydziałowymi w Inżynierii Danych i Ryzyku Kredytowym.

Dlaczego warto:

• Masz miejsce przy stole w zespole kierowniczym.
• Buduj to dobrze od pierwszego razu.
• Brak dziedzictwa ML.
• Modele, które mają znaczenie.
• Twoja praca decyduje o prawdziwych pieniądzach, a nie tylko o dashboardzie.
• Dynamiczne tempo pracy.
• Organizacja zwinna, zorientowana na AI.