Informacje o stanowisku

Realizacja kluczowych projektów w obszarze uczenia maszynowego i przetwarzania dużych zbiorów danych z branży e-commerce.

Poszukujemy inżyniera o profilu T-shaped, gdzie głównym filarem jest inżynieria oprogramowania, a kompetencją uzupełniającą jest Data Science.

Inżynieria Oprogramowania i Danych (Poziom Mid/Senior):

• Języki Backendowe: Biegła znajomość Kotlin lub Java.
• Bazy danych i Storage: Doświadczenie w pracy z MongoDB (modelowanie dokumentowe) oraz biegły SQL (w szczególności w kontekście BigQuery).
• Big Data & ETL: Dobra znajomość Scala.
• Orkiestracja: Praktyczne doświadczenie z Apache Airflow / Google Cloud Composer.
• Chmura i Infrastruktura (IaC): Znajomość usług GCP (Google Cloud Platform) oraz umiejętność zarządzania zasobami poprzez Terraform.

Data Science & AI (Poziom Junior/Mid):

• Analiza Danych: Znajomość ekosystemu Python/Scala w kontekście procesowania danych (Spark).
• Platforma ML: Praktyczna znajomość Vertex AI (zarządzanie eksperymentami, wdrażanie endpointów, Feature Store).
• Modelowanie: Umiejętność przygotowania zbiorów danych (Feature Engineering) oraz zrozumienie pełnego cyklu życia modeli AI.

-Znajomość języków obcych- angielski: Biegłość pozwalająca na swobodną pracę z dokumentacją techniczną, komunikację w międzynarodowym środowisku (B2).

-Otwartość na warsztaty w biurze klienta w Warszawie lub w Poznaniu.

Welcome Skills

- Frontend: Umiejętność tworzenia komponentów w ReactJS.

- BI: Umiejętność budowania dashboardów i wizualizacji w Looker Studio.

Realizacja kluczowych projektów w obszarze uczenia maszynowego i przetwarzania dużych zbiorów danych z branży e-commerce.

,[60% Software Engineering: Rozwój aplikacji, potoki danych, infrastruktura., 40% Data Science & Analytics: Eksploracja danych, przygotowanie zbiorów, trenowanie prostych modeli. Data Science & AI (40% - Poziom Junior), Przygotowanie Danych (Data Wrangling): Czyszczenie, normalizacja i przygotowywanie dużych zbiorów danych (ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych) do procesów uczenia maszynowego., Modelowanie i Eksperymenty: Wsparcie w przygotowywaniu i trenowaniu modeli AI/ML, przeprowadzanie testów A/B oraz walidacja hipotez badawczych., Analiza i Wizualizacja: Wykonywanie analiz danych w celu wyciągania wniosków biznesowych („Data Storytelling”) oraz wizualizacja wyników wspierająca decyzje interesariuszy., Backend & Big Data: Rozwój usług backendowych w Kotlin lub Java oraz przetwarzanie dużych wolumenów danych przy użyciu Scala i BigQuery. , Orkiestracja Procesów: Projektowanie i utrzymanie potoków danych (pipelines) przy użyciu Apache Airflow w środowisku Cloud Composer (GCP). Jest to kluczowe dla zapewnienia „Data Veracity” (wiarygodności danych). , Infrastruktura Chmurowa: Praca w środowisku Google Cloud Platform (GCP), dbanie o skalowalność i wydajność rozwiązań.  Requirements: Data science, Scala, BigQuery, Airflow, Cloud, GCP, Google cloud platform, AI, CA, MongoDB, SQL, Big data, Apache Airflow, Cloud Composer, Terraform, Python, Spark, React, Kotlin, Java, Looker Studio, C

Praca Poznań

Poznań - Oferty pracy w okolicznych lokalizacjach