W ••••• zajmujemy się dostarczaniem projektów software'owych i wspieraniem naszych partnerów w rozwijaniu ich biznesu. Tworzymy oprogramowanie, które umożliwia ludziom dokonywanie zmian, działanie w szybszym tempie oraz osiąganie lepszych rezultatów. Wykorzystujemy szerokie spektrum usług IT, aby wspierać naszych klientów w realizacji ich celów biznesowych.
Obszary naszej działalności obejmują m.in.:
• doradztwo technologiczne,
• tworzenie oprogramowania,
• systemy wbudowane,
• rozwiązania chmurowe,
• zarządzanie danymi,
• dedykowane zespoły projektowe.
Cześć! Poznaj możliwości współpracy ze •••••!
Zakres współpracy obejmuje:
udział w projekcie z branży e-commerce,
projektowanie, rozwój i utrzymanie aplikacji oraz rozwiązań backendowych w języku Java, z wykorzystaniem Pythona w obszarze przetwarzania danych i rozwoju modeli Machine Learning,
tworzenie wysokiej jakości, czytelnego i wydajnego kodu gotowego do wdrożenia na środowiska produkcyjne,
rozwijanie i wdrażanie modeli predykcyjnych opartych na uczeniu nadzorowanym, wykorzystywanych w rozwiązaniach biznesowych dla branży e-commerce,
przygotowywanie, przetwarzanie i analiza dużych zbiorów danych tabelarycznych z wykorzystaniem bibliotek Pandas i NumPy,
budowanie, trenowanie i optymalizacja modeli regresyjnych, w szczególności z wykorzystaniem algorytmów Gradient Boosting (np. LightGBM) oraz scikit-learn,
projektowanie i implementacja procesu inżynierii cech (Feature Engineering), w tym przygotowywanie cech na potrzeby modeli predykcyjnych i danych szeregów czasowych,
projektowanie i przeprowadzanie walidacji modeli z uwzględnieniem specyfiki danych czasowych, dobór odpowiednich metryk oraz ocena jakości i stabilności predykcji,
porównywanie wyników modeli z rozwiązaniami bazowymi oraz identyfikowanie i eliminowanie problemów związanych z overfittingiem, data leakage i niespójnością przetwarzania danych pomiędzy środowiskiem treningowym a produkcyjnym,
integracja modeli Machine Learning z aplikacjami backendowymi opartymi na Javie oraz zapewnienie ich prawidłowego działania w środowisku produkcyjnym,
współpraca przy projektowaniu i rozwijaniu architektury rozwiązań umożliwiających efektywne udostępnianie i wykorzystywanie modeli ML przez aplikacje biznesowe,
udział w code review, testowaniu, optymalizacji wydajności oraz utrzymaniu rozwijanych rozwiązań,
współpraca z międzynarodowym zespołem projektowym, analitykami danych i innymi specjalistami technicznymi w celu dostarczania rozwiązań odpowiadających na potrzeby biznesowe,
tryb realizacji usług: zdalnie,
budżet projektu: 125 zł netto+VAT/h, w zależności od doświadczenia i zakresu świadczonych usług.
Kompetencje wymagane do realizacji usług:
minimum 4 lata doświadczenia komercyjnego w podobnej roli,
bardzo dobra znajomość języka Java,
praktyczna znajomość języka Python,
doświadczenie w tworzeniu czystego, czytelnego i wydajnego kodu gotowego do wdrożenia na środowiska produkcyjne,
dobra znajomość zagadnień związanych z Machine Learning, w szczególności uczenia nadzorowanego (Supervised Learning),
praktyczne doświadczenie w budowaniu modeli predykcyjnych na danych tabelarycznych, w szczególności modeli regresyjnych,
znajomość algorytmów Gradient Boosting oraz praktyczne doświadczenie w pracy z biblioteką LightGBM,
doświadczenie w przygotowywaniu, przetwarzaniu i analizie dużych zbiorów danych z wykorzystaniem bibliotek Pandas i NumPy,
praktyczna znajomość bibliotek scikit-learn i/lub LightGBM w zakresie budowania, trenowania i oceny modeli Machine Learning,
znajomość zagadnień związanych z Feature Engineering, w tym przygotowywaniem cech dla modeli predykcyjnych,
umiejętność projektowania walidacji modeli z uwzględnieniem charakterystyki danych czasowych oraz doboru odpowiednich metryk oceny,
umiejętność porównywania wyników modeli z modelem bazowym oraz identyfikowania problemów takich jak overfitting i data leakage,
świadomość znaczenia spójności przetwarzania danych i wyliczania cech pomiędzy środowiskiem treningowym a produkcyjnym,
umiejętność integracji modeli Machine Learning z aplikacjami opartymi na Javie,
znajomość języka angielskiego na poziomie C1, umożliwiająca swobodną komunikację w międzynarodowym środowisku projektowym.
Mile widziane:
praktyczna znajomość regresji kwantylowej (Quantile Regression),
doświadczenie w inżynierii cech dla danych szeregów czasowych (Time Series Feature Engineering),
znajomość SQL,
doświadczenie z usługami AWS, w szczególności S3 i Athena,
znajomość Docker i Kubernetes,
doświadczenie w pracy z procesami CI/CD,
znajomość narzędzi monitorujących, w szczególności Prometheus,
doświadczenie z rozwiązaniami Machine Learning wykorzystywanymi w środowiskach produkcyjnych.
Co oferujemy w ramach współpracy?
możliwość świadczenia usług w różnorodnych projektach z obszaru Software, Embedded, Data i Cloud Services,
zaangażowanie w dodatkowe inicjatywy presealsowe oraz eksperckie,
dostęp do opieki medycznej, karty sportowej oraz platformy kafeteryjnej zgodnie z obowiązującymi zasadami współpracy.