Alterdata.io, jako firma usługowa zajmująca się danymi szuka kontraktora do współpracy w roli Senior ML Engineer.
W tej roli będziesz odpowiadać za inżynieryjną realizację projektów z obszaru wdrażania systemów uczenia maszynowego (ML) oraz sztucznej inteligencji (GenAI/LLM). Będziesz projektować wysoce skalowalną infrastrukturę MLOps, tworzyć szybkie i wydajne API do serwowania modeli oraz automatyzować procesy od przygotowania danych, przez trenowanie, aż po monitoring modeli. Będziesz ściśle współpracować z naszymi Architektami, Data Scientistami oraz zespołami biznesowymi, tworząc stabilną i bezpieczną platformę ML (m.in. w oparciu o GCP / Vertex AI, Python, Docker i SQL), która stanowi fundament pod modernizację i rozwój rozwiązań AI u naszych klientów.
Gotowość do świadczenia usług przy użyciu własnego sprzętu komputerowego i narzędzi podstawowych. Zapewniamy dostęp do licencji projektowych klienta.
- Model współpracy: B2B Kontrakt (Współpraca w pełni zdalna)
- Zapotrzebowanie projektowe: Oferujemy gwarantowaną pulę zamówień na usługi do ok. 140-180 godzin miesięcznie.
Co możemy Ci zaoferować:
- Możliwość świadczenia usług z dowolnego miejsca (współpraca w pełni zdalna).
- Partnerską i otwartą kulturę współpracy opartą na zaufaniu i dużej autonomii decyzyjnej.
- Udział w zróżnicowanych technologicznie projektach (w tym międzynarodowych) z obszaru Cloud & Data.
- Wymianę wiedzy z doświadczonymi ekspertami (architektami, inżynierami) oraz partnerskie wsparcie merytoryczne na każdym etapie projektu.
Obowiązkowe
- Doświadczenie komercyjne w roli ML Engineer lub podobnej związanej z wdrażaniem AI.
- Biegła znajomość języka Python SQL.
- Praktyczna znajomość i doświadczenie w pracy z bibliotekami oraz frameworkami ML/DL (np. PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, XGBoost).
- Praktyczne doświadczenie w projektowaniu i wdrażaniu pełnego cyklu życia modeli ML.
- Doświadczenie w pracy z dużymi modelami językowymi.
- Znajomość narzędzi do śledzenia eksperymentów i wersjonowania modeli/danych (np. MLflow, Weights & Biases, DVC, Feast / Feature Store).
- Doświadczenie w budowaniu wydajnych API dla modeli (batch prediction, online prediction).
- Praktyczne doświadczenie w pracy z platformami chmurowymi oraz biegłość w Dockerze i serverless.
- Znajomość narzędzi MLOps w środowiskach chmurowych (np. GCP Vertex AI / Agent Platform, AWS SageMaker).
- Znajomość praktyk CI/CD (np. GitHub Actions, GitLab CI) dostosowanych do projektów ML (automatyczne testy, retraining, deployment pipelines).
- Samodzielność, proaktywność oraz umiejętność rozwiązywania złożonych problemów technicznych.
- Dobra organizacja pracy, umiejętność pracy w zespole oraz efektywnej komunikacji.
- Znajomość języka angielskiego na poziomie minimum C1.
- Umiejętność interpretacji celów biznesowych i przekładania ich na logiczne i spójne zadania technologiczne, z uwzględnieniem kontekstu technicznego projektu.
- Doświadczenie w wykorzystywaniu narzędzi AI w pracy z kodem, np. Cursor, Claude Code.
Mile widziane
- Doświadczenie z Terraform lub innymi narzędziami Infrastructure as Code.
- Znajomość narzędzi do orkiestracji przepływów pracy ML.
- Znajomość technologii do przetwarzania rozproszonego i analizy dużych zbiorów danych (np. BigQuery, Snowflake, PySpark).
- Doświadczenie w pracy z narzędziami typu DBT, Dataform.
- Znajomość zagadnień integracji, przechowywania, przetwarzania i wyszukiwania danych w środowiskach, np. Google DataFlow, Snowpark, AWS Data Migration Services, Azure DataFactory.
- Doświadczenie w roli lidera technicznego lub koordynatora mniejszych zespołów programistycznych.