Senior Machine Learning Engineer

Technologie, których używamy

O projekcie

Twój zakres obowiązków

• Prowadzenie samodzielnych eksperymentów ML na szeregach czasowych – od postawienia hipotezy po analizę i prezentację wyników.
• Projektowanie i dobór metod modelowania, m.in. modeli klasycznych, gradient boosting, sieci neuronowych oraz modeli foundation dla szeregów czasowych.
• Praca z danymi o niskim stosunku sygnału do szumu, m.in. z obszaru energetyki i rynków kryptowalut.
• Projektowanie i weryfikacja poprawnych metod walidacji dla danych czasowych, w tym walk-forward, purging, embargo oraz dobór okien czasowych.
• Identyfikowanie data leakage, overfittingu i niestabilności modeli.
• Krytyczna ocena wyników eksperymentów i porównywanie ich z odpowiednimi baseline'ami.
• Współtworzenie i rozwijanie standardów prowadzenia eksperymentów badawczych w zespole.
• Wykorzystywanie narzędzi AI/LLM w procesie badawczym i programistycznym.
• Współpraca koncepcyjna z doświadczonymi ekspertami ML oraz udział w dyskusjach technicznych.
• Prezentowanie wyników i prowadzenie rozmów technicznych z klientami w języku angielskim.

Nasze wymagania

• 10+ lat doświadczenia w obszarze Machine Learning / Data Science / Software Engineering z istotnym doświadczeniem ML.
• Udokumentowane doświadczenie w realizacji złożonych projektów dotyczących szeregów czasowych.
• Praktyczna znajomość problemów związanych z danymi o niskim SNR i umiejętność oceny, czy wynik modelu jest rzeczywiście wartościowy.
• Bardzo dobra znajomość metod walidacji danych czasowych i świadome projektowanie splitów.
• Umiejętność samodzielnego wykrywania data leakage, overfittingu oraz problemów z jakością eksperymentu.
• Bardzo dobre podstawy statystyczne, w tym znajomość istotności i mocy statystycznej, multiple testing, przedziałów ufności oraz stacjonarności.
• Praktyczna znajomość sieci neuronowych i umiejętność interpretacji ich zachowania podczas treningu i walidacji.
• Podejście baseline-first – umiejętność szybkiego zweryfikowania hipotezy prostym modelem przed budową bardziej złożonego rozwiązania.
• Bardzo dobra znajomość Pythona i dobrych praktyk programistycznych.
• Doświadczenie z Git, Docker/venv/uv, DuckDB oraz Parquet.
• Biegłość w korzystaniu z narzędzi AI/LLM przy jednoczesnej umiejętności krytycznej weryfikacji generowanych rozwiązań.
• Samodzielność, pragmatyzm i umiejętność pracy w środowisku o płaskiej strukturze.
• Polski – min. B2/C1, angielski – min. B2+/C1.

Mile widziane

• Doświadczenie w energetyce, w szczególności w obszarze RDN, TGE lub PSE.
• Doświadczenie na rynkach finansowych lub kryptowalutowych.
• Znajomość mechaniki giełd kryptowalutowych oraz różnic między rynkiem spot a instrumentami pochodnymi.
• Doświadczenie z modelami foundation dla szeregów czasowych, np. Chronos lub TimesFM.
• Lokalizacja w Warszawie lub okolicach.

To oferujemy

• 100% praca zdalna z możliwością pracy z biura w Warszawie.
• Pracę w zespole doświadczonych ekspertów ML i R&D.
• Realny wpływ na standardy badawcze i kierunki rozwoju rozwiązań ML.
• Dużą autonomię w prowadzeniu eksperymentów i doborze metod.
• Płaską strukturę organizacyjną i merytoryczne podejście do podejmowania decyzji.
• Pracę nad wymagającymi problemami z obszaru prognozowania szeregów czasowych, energetyki i rynków kryptowalut.

Benefity