Текст заказа
ML Engineer
Компания: Remodevs
Город: Warszawa
Удалённо
Opis stanowiska Szukamy doświadczonego ML Engineera, który będzie budował i utrzymywał produkcyjne modele wpływające bezpośrednio na decyzje biznesowe: do kogo kierujemy komunikację, co rekomendujemy i jak inwestujemy budżet marketingowy. Odpowiadasz za modele od początku do końca: od tworzenia cech w BigQuery, przez wdrożenie na GCP, po dostarczanie predykcji do zewnętrznych platform, gdzie uruchamiają automatyczne akcje, takie jak optymalizacja kampanii, rekomendacje czy ustalanie cen. Obowiązki Budowa, wdrażanie i utrzymanie produkcyjnych modeli ML w niezawodnym, dobrze przetestowanym kodzie w Pythonie Tworzenie cech, kontrole jakości danych i cykliczne transformacje w BigQuery Wdrażanie i obsługa workloadów ML na GCP (Vertex AI, Pub/Sub, Cloud Run, Composer/Airflow) Integracja predykcji z zewnętrznymi platformami przez API w celu automatyzacji działań Strojenie i ewaluacja modeli gradient boosting pod kątem metryk istotnych biznesowo Kalibracja predykcji oraz ocena, jak błędy modelu wpływają na kolejne decyzje Wymagania Min. 5 lat praktycznego doświadczenia w inżynierii ML w Pythonie, w tym odpowiedzialność za wdrożone modele i niezawodny kod produkcyjny Doświadczenie w integrowaniu predykcji z zewnętrznymi platformami przez API, umożliwiającym automatyczne akcje, takie jak optymalizacja kampanii, rekomendacje lub pricing Zaawansowana znajomość SQL i BigQuery: tworzenie cech, kontrole danych, cykliczne transformacje Praktyczne doświadczenie we wdrażaniu workloadów ML na GCP z użyciem usług takich jak Vertex AI, Pub/Sub, Cloud Run oraz Composer/Airflow Produkcyjne wykorzystanie modeli gradient boosting (LightGBM, CatBoost lub XGBoost), w tym strojenie i ewaluacja względem metryk biznesowych Umiejętność kalibracji predykcji i oceny, jak błędy modelu wpływają na decyzje podejmowane na dalszych etapach Mocno widziane Doświadczenie w łączeniu rekordów i zdarzeń klientów między systemami (entity matching, identity resolution) Praca nad modelami skłonności do zakupu, retencji, segmentacji lub wartości życiowej klienta (LTV) w e-commerce lub DTC Dostarczanie sygnałów konwersji server-side do platform reklamowych, w tym Google i Meta Znajomość metod bayesowskich lub probabilistycznych modeli klienta, w tym BG/NBD lub Gamma-Gamma Mile widziane Eksperymenty, analiza przyczynowa lub metody bandytów (bandit) stosowane do inwestycji marketingowych Docker, Terraform oraz zautomatyzowane pipeline’y budowania i wdrażania Znajomość narzędzi AI do programowania, takich jak Cursor lub Claude Code