W skrócie
- Zadania: Twórz i rozwijaj zaawansowane systemy ML w dynamicznym zespole.
- Firma: Ocado Group - lider w automatyzacji zakupów online.
- Benefity: Atrakcyjne wynagrodzenie, opieka zdrowotna, elastyczny czas pracy i możliwości rozwoju.
- Pozostałe informacje: Możliwości rozwoju kariery w innowacyjnym środowisku technologicznym.
- Dlaczego ta praca: Pracuj z najnowszymi technologiami i wpływaj na przyszłość e-commerce.
- Kwalifikacje: Doświadczenie w inżynierii ML oraz umiejętności współpracy w zespole.
Przewidywane wynagrodzenie mieści się w przedziale 56250 - 68750 zł za rok.
O nas
Jesteśmy Ocado Group i wprowadzamy światowej klasy automatyzację do zakupów online. Nasza platforma Ocado Smart Platform (OSP) łączy nowoczesną robotykę, AI i IoT w naszych zaawansowanych centrach realizacji zamówień (CFC). Opanowaliśmy pojedyncze zamówienia, przekształcając dostawy online dla naszych globalnych partnerów. Dołącz do nas i bądź częścią zespołu, który przesuwa granice technologii detalicznej.
O zespole
Smarties to zespół Data Science i inteligentnej personalizacji w ramach strumienia Ecommerce w Ocado Technology — części Ocado Smart Platform (OSP), która napędza doświadczenia zakupowe klientów. Budujemy możliwości przewidywania, rankingowania i rekomendacji, które napędzają inteligentne funkcje w OSP i które zespoły produktowe integrują w podróżach skierowanych do klientów. Jesteśmy zespołem międzydziedzinowym, łączącym data scientistów, inżynierów oprogramowania i inżynierów ML — mieszanka umiejętności, która pozwala nam pracować w pełnym zakresie inteligentnej funkcji, od danych i modelowania po systemy produkcyjne. Naszą misją jest uczynienie rozwoju inteligentnych funkcji skalowalnym i samodzielnym. Przekształcamy trudne aspekty „inteligencji” — przewidywanie, ranking, personalizacja — w wielokrotnego użytku elementy budowlane, sprawdzone najpierw na naszych własnych produktach, aby z czasem każdy zespół produktowy mógł budować inteligentne funkcje, korzystając z naszej platformy i wsparcia.
Właściwości kluczowe:
- Wpływ: Bądź osobą z pozytywnym wpływem. Aktywnie ucz, trenuj i twórz możliwości dla innych, aby dzielili się i rozwijali swoją wiedzę — zarówno w zespole, jak i w całej organizacji.
- Wykonanie i dostawa: Przejmij odpowiedzialność za pełny cykl życia ML — od formułowania problemu i eksploracji danych po trening, ocenę, wdrożenie i monitorowanie (MLOps) — na systemach produkcyjnych, które bezpośrednio wpływają na przychody i doświadczenia klientów.
- Wgląd: Analizuj produkcyjne systemy ML, identyfikuj tryby awarii i wprowadzaj ulepszenia oparte na danych.
- Strategia: Zastosuj wystarczającą wiedzę z zakresu domeny, aby podejmować dobre decyzje projektowe w całym portfolio ML zespołu.
Wymagane umiejętności i doświadczenie:
- Inżynieria ML w produkcji: udokumentowane doświadczenie w zarządzaniu pełnym cyklem życia Data Science — dane, trening, ocena, wdrożenie, serwis i bieżące operacje — na systemach produkcyjnych, a nie tylko prototypach.
- Znajomość danych: silna znajomość narzędzi do przetwarzania danych — BigQuery (SQL), pandas, Dataflow lub równoważnych — oraz umiejętność rozumienia jakości danych jako kluczowego zagadnienia.
- Podstawy ML: biegłość w zakresie uczenia nadzorowanego i nienadzorowanego, modeli rankingowych, systemów rekomendacyjnych, metryk oceny, przeuczenia i wyboru modelu.
- Doświadczenie z platformami chmurowymi: praktyczne doświadczenie z GCP (nasze główne środowisko — Vertex AI, BigQuery, Dataflow) oraz AWS, które są używane w naszej platformie.
Co oferujemy poza CV:
- Serio traktujemy odpowiedzialność — nie tylko za model, ale także za system, dane i wyniki.
- Myśli w kategoriach dźwigni — preferuje rozwiązanie, które poprawia dziesięć produktów jednocześnie, zamiast dziesięciu oddzielnych rozwiązań.
- Jest szczery w kwestii niepewności — wcześnie zgłasza problemy, otwarcie dzieli się kompromisami i nie traktuje „utrzymywania świateł” jako zadania kogoś innego.
Korzyści: Co zyskujesz?
- Ubezpieczenie na życie, prywatna opieka zdrowotna [Luxmed], karta Multisport, bony na lunch, programy udziałowe w firmie oraz pomoc w codziennych problemach i poważnych problemach zdrowotnych.
- Dostęp do platformy Learnebly i LinkedIn Learning, zajęcia z języka angielskiego oraz biblioteka książek.
- Dodatkowe +10 dni urlopu macierzyńskiego / +20 dni urlopu ojcowskiego, finansowanie żłobków i przedszkoli.
- Model hybrydowy: 2 dni w tygodniu w biurze i elastyczność pracy z prawie dowolnej lokalizacji przez maksymalnie 30 dni w roku.
Senior Machine Learning Engineer in Kraków – pracodawca: Ocado
Ocado Group to doskonały pracodawca, oferujący dynamiczne środowisko pracy w sercu innowacji technologicznych. Pracownicy mają możliwość rozwoju zawodowego poprzez współpracę z zespołami inżynieryjnymi na całym świecie oraz dostęp do nowoczesnych narzędzi i technologii w obszarze chmurowym. Nasza kultura pracy opiera się na współpracy, kreatywności i dążeniu do doskonałości, co sprawia, że każdy dzień przynosi nowe wyzwania i satysfakcję z osiąganych wyników.
