Software Engineer (Java/Python + Machine Learning)

• projekt z branży e-commerce,
• projektowanie, rozwój i utrzymanie aplikacji oraz rozwiązań backendowych w Java, z wykorzystaniem Pythona do przetwarzania danych i rozwoju modeli ML,
• tworzenie czytelnego, wydajnego i wysokiej jakości kodu gotowego do wdrożeń produkcyjnych,
• rozwój, trenowanie, optymalizacja i wdrażanie modeli predykcyjnych opartych na uczeniu nadzorowanym, w szczególności modeli regresyjnych wykorzystujących Gradient Boosting (LightGBM) i scikit-learn,
• przygotowywanie i analiza dużych zbiorów danych tabelarycznych z użyciem Pandas i NumPy oraz projektowanie procesu Feature Engineering, również dla szeregów czasowych,
• walidacja modeli z uwzględnieniem specyfiki danych czasowych, dobór metryk oraz ocena jakości i stabilności predykcji,
• porównywanie modeli z rozwiązaniami bazowymi oraz eliminowanie overfittingu, data leakage i niespójności przetwarzania danych między środowiskiem treningowym a produkcyjnym,
• integracja modeli ML z backendem Java, rozwój architektury ich udostępniania i wykorzystania przez aplikacje biznesowe oraz zapewnienie działania produkcyjnego,
• udział w code review, testach, optymalizacji wydajności i utrzymaniu rozwiązań,
• współpraca z międzynarodowym zespołem, analitykami danych i specjalistami technicznymi przy realizacji potrzeb biznesowych.

• minimum 4 lata doświadczenia komercyjnego w podobnej roli,
• bardzo dobra znajomość Java i praktyczna znajomość Python,
• umiejętność tworzenia czystego, czytelnego i wydajnego kodu produkcyjnego,
• dobra znajomość Machine Learning, szczególnie Supervised Learning,
• doświadczenie w budowaniu modeli predykcyjnych i regresyjnych na danych tabelarycznych,
• znajomość algorytmów Gradient Boosting oraz bibliotek LightGBM i scikit-learn,
• doświadczenie w przetwarzaniu i analizie dużych zbiorów danych z użyciem Pandas i NumPy,
• znajomość Feature Engineering, w tym dla danych szeregów czasowych,
• umiejętność walidacji modeli, doboru metryk i oceny jakości predykcji,
• umiejętność porównywania modeli z bazowymi oraz identyfikowania overfittingu i data leakage,
• dbałość o spójność przetwarzania danych między środowiskiem treningowym i produkcyjnym,
• umiejętność integracji modeli ML z aplikacjami Java,
• język angielski na poziomie C1.

Mile widziane:

• znajomość Quantile Regression,
• doświadczenie w Time Series Feature Engineering,
• znajomość SQL i usług AWS (S3, Athena),
• znajomość Docker, Kubernetes i procesów CI/CD,
• znajomość narzędzi monitorujących, np. Prometheus,
• doświadczenie z produkcyjnymi rozwiązaniami Machine Learning.