Machine Learning Engineer

Задачи: — Проектировать, создавать и внедрять модели машинного обучения для прогнозирования ключевых бизнес-показателей, таких как отток, расширение, конверсия и вовлеченность клиентов. — Разрабатывать и поддерживать масштабируемые ML-пайплайны для непрерывного приема данных, переобучения моделей, проверки производительности и предоставления предсказаний в продакшене. — Работать с большими структурированными и неструктурированными данными, применяя современные методы машинного обучения и большие языковые модели (LLM), если они приносят измеримую бизнес-ценность. — Мониторить модели в продакшене, улучшать их производительность со временем, обеспечивать надежность через тестирование, валидацию и непрерывную итерацию. — Сотрудничать с инженерами данных, менеджерами продуктов и бизнес-стейкхолдерами для создания ML-решений, решающих реальные задачи клиентов и бизнеса. — Владеть ML-решениями на всех этапах — от определения проблемы и экспериментов до внедрения в продакшен, мониторинга и оптимизации. Требования: — 3–5 лет профессионального опыта в области машинного обучения, прикладного машинного обучения, науки о данных или смежных областях. — Степень бакалавра в области компьютерных наук, математики, статистики, инженерии или другой количественной дисциплины. — Магистратура или PhD приветствуются, но не обязательны. — Глубокое понимание методов машинного обучения и статистического моделирования, включая регрессию, классификацию, анализ выживаемости, причинно-следственный анализ, uplift-моделирование и другие. — Опыт разработки моделей на больших реальных данных, включая инженеринг признаков, валидацию моделей и работу с несовершенными данными. — Опыт работы с неструктурированными данными с использованием эмбеддингов, дообучения, векторных представлений и современных NLP-техник. — Сильные навыки программирования на Python с опытом создания программного обеспечения промышленного уровня. — Уверенные навыки SQL и опыт работы с облачными хранилищами данных (предпочтительно Snowflake). — Опыт развертывания, обслуживания и мониторинга моделей машинного обучения в продакшене. — Знание дизайна экспериментов, A/B тестирования или причинно-следственного анализа будет плюсом. — Опыт работы с инструментами оркестрации рабочих процессов, такими как Airflow, dbt или аналогичными, приветствуется. — Умение использовать AI-инструменты для разработки, например Claude Code, Cursor, GitHub Copilot и др. Условия: — Полная занятость. — Удаленная работа из Кракова, Польша. — Годовой базовый оклад от 98 000 до 146 000 евро. — Возможность получения бонусов, льгот и других стимулов, которые обсуждаются на этапе предложения. Дополнительно: — Работа в команде Enterprise Machine Learning, которая создает интеллектуальные системы для улучшения бизнес-решений. — Взаимодействие с продуктовой, инженерной и бизнес-командами. — Компания придерживается принципов равных возможностей и инклюзивности. — Использование AI и автоматизированных систем для оценки заявок в соответствии с законодательством. — Возможность получения разумных приспособлений для соискателей с инвалидностью.