Cześć! Poznaj możliwości współpracy ze Scalo!
Zakres współpracy obejmuje:
udział w projekcie z branży e-commerce, projektowanie, rozwój i utrzymanie aplikacji oraz rozwiązań backendowych w języku Java, z wykorzystaniem Pythona w obszarze przetwarzania danych i rozwoju modeli Machine Learning, tworzenie wysokiej jakości, czytelnego i wydajnego kodu gotowego do wdrożenia na środowiska produkcyjne, rozwijanie i wdrażanie modeli predykcyjnych opartych na uczeniu nadzorowanym, wykorzystywanych w rozwiązaniach biznesowych dla branży e-commerce, przygotowywanie, przetwarzanie i analiza dużych zbiorów danych tabelarycznych z wykorzystaniem bibliotek Pandas i NumPy, budowanie, trenowanie i optymalizacja modeli regresyjnych, w szczególności z wykorzystaniem algorytmów Gradient Boosting (np. LightGBM) oraz scikit-learn, projektowanie i implementacja procesu inżynierii cech (Feature Engineering), w tym przygotowywanie cech na potrzeby modeli predykcyjnych i danych szeregów czasowych, projektowanie i przeprowadzanie walidacji modeli z uwzględnieniem specyfiki danych czasowych, dobór odpowiednich metryk oraz ocena jakości i stabilności predykcji, porównywanie wyników modeli z rozwiązaniami bazowymi oraz identyfikowanie i eliminowanie problemów związanych z overfittingiem, data leakage i niespójnością przetwarzania danych pomiędzy środowiskiem treningowym a produkcyjnym, integracja modeli Machine Learning z aplikacjami backendowymi opartymi na Javie oraz zapewnienie ich prawidłowego działania w środowisku produkcyjnym, współpraca przy projektowaniu i rozwijaniu architektury rozwiązań umożliwiających efektywne udostępnianie i wykorzystywanie modeli ML przez aplikacje biznesowe, udział w code review, testowaniu, optymalizacji wydajności oraz utrzymaniu rozwijanych rozwiązań, współpraca z międzynarodowym zespołem projektowym, analitykami danych i innymi specjalistami technicznymi w celu dostarczania rozwiązań odpowiadających na potrzeby biznesowe, tryb realizacji usług: zdalnie, budżet projektu: 125 zł netto+VAT/h, w zależności od doświadczenia i zakresu świadczonych usług. Kompetencje wymagane do realizacji usług:
minimum 4 lata doświadczenia komercyjnego w podobnej roli, bardzo dobra znajomość języka Java, praktyczna znajomość języka Python, doświadczenie w tworzeniu czystego, czytelnego i wydajnego kodu gotowego do wdrożenia na środowiska produkcyjne, dobra znajomość zagadnień związanych z Machine Learning, w szczególności uczenia nadzorowanego (Supervised Learning), praktyczne doświadczenie w budowaniu modeli predykcyjnych na danych tabelarycznych, w szczególności modeli regresyjnych, znajomość algorytmów Gradient Boosting oraz praktyczne doświadczenie w pracy z biblioteką LightGBM, doświadczenie w przygotowywaniu, przetwarzaniu i analizie dużych zbiorów danych z wykorzystaniem bibliotek Pandas i NumPy, praktyczna znajomość bibliotek scikit-learn i/lub LightGBM w zakresie budowania, trenowania i oceny modeli Machine Learning, znajomość zagadnień związanych z Feature Engineering, w tym przygotowywaniem cech dla modeli predykcyjnych, umiejętność projektowania walidacji modeli z uwzględnieniem charakterystyki danych czasowych oraz doboru odpowiednich metryk oceny, umiejętność porównywania wyników modeli z modelem bazowym oraz identyfikowania problemów takich jak overfitting i data leakage, świadomość znaczenia spójności przetwarzania danych i wyliczania cech pomiędzy środowiskiem treningowym a produkcyjnym, umiejętność integracji modeli Machine Learning z aplikacjami opartymi na Javie, znajomość języka angielskiego na poziomie C1, umożliwiająca swobodną komunikację w międzynarodowym środowisku projektowym. Mile widziane: praktyczna znajomość regresji kwantylowej (Quantile Regression), doświadczenie w inżynierii cech dla danych szeregów czasowych (Time Series Feature Engineering), znajomość SQL, doświadczenie z usługami AWS, w szczególności S3 i Athena, znajomość Docker i Kubernetes, doświadczenie w pracy z procesami CI/CD, znajomość narzędzi monitorujących, w szczególności Prometheus, doświadczenie z rozwiązaniami Machine Learning wykorzystywanymi w środowiskach produkcyjnych. Co oferujemy w ramach współpracy?
Różnorodne projekty technologiczne Realizacja projektów z obszaru Software, Embedded, Data, Cloud Services i AI. Inicjatywy eksperckie i presalesowe Możliwość udziału w działaniach eksperckich oraz wsparciu procesów presalesowych. Dodatkowe korzyści Opieka medyczna, karta sportowa oraz platforma kafeteryjna dostępne zgodnie z obowiązującymi zasadami współpracy.
Software Engineer (Java/Python + Machine Learning) in Kraków – pracodawca: Scalosoft
Scalosoft to doskonały pracodawca, który oferuje dynamiczne środowisko pracy w sercu Warszawy. Nasza kultura pracy opiera się na innowacyjności i współpracy, co sprzyja rozwojowi zawodowemu oraz zdobywaniu nowych umiejętności. Oferujemy elastyczny model hybrydowy, atrakcyjne wynagrodzenie oraz możliwość pracy nad ekscytującymi projektami w obszarze chmur i DevOps.
