Przejdź do treści
RITS

Python Developer (ML)

105 PLN / godzinę
Poznań
Warszawa
1 miesiąc temu

W skrócie

Python Developer (Mid) needed in Warsaw or Poznań. Role involves building ML models for financial products, data wrangling, ETL, and MLOps. Requires 3+ years of ML/Data Science experience and strong Python skills.

Skrót przygotowany przez AI na podstawie treści ogłoszenia.

📍 Lokalizacja: Warszawa lub Poznań (spotkania biznesowy w biurze - 2 razy w tygodniu)💰 Stawka: do 105 zł/h netto (B2B)O projekcie

Poszukujemy Programisty Python (Mid) do zespołu, który łączy kompetencje z obszaru Data Science, Machine Learning oraz inżynierii oprogramowania. Tworzymy rozwiązania mające bezpośredni wpływ na sprzedaż i rozwój produktów finansowych. Pracujemy nad modelami predykcyjnymi wspierającymi sprzedaż takich produktów jak FX, leasing, faktoring, gwarancje krajowe i zagraniczne, a także nad nowymi rozwiązaniami analitycznymi wspierającymi rozwój biznesu. Szukamy osoby, która chce uczestniczyć w całym cyklu życia modeli – od przygotowania danych, przez budowę i wdrożenie, po utrzymanie środowisk produkcyjnych. Zakres obowiązków:

Projektowanie, budowa, trenowanie i walidacja modeli Machine Learning.

Przygotowywanie i przetwarzanie danych (data wrangling, feature engineering).

Tworzenie oraz rozwój pipeline’ów danych i procesów ETL.

Wdrażanie modeli do środowisk produkcyjnych oraz integracja z istniejącymi systemami.

Optymalizacja zapytań SQL i praca na dużych wolumenach danych.

Współpraca z zespołami biznesowymi i technicznymi przy rozwoju rozwiązań wspierających sprzedaż.

Utrzymanie i rozwój procesów MLOps oraz automatyzacja wdrożeń. Wymagania

Minimum 3 lata doświadczenia w obszarze Machine Learning lub Data Science w projektach produkcyjnych.

Bardzo dobra znajomość języka Python.

Praktyczna znajomość bibliotek ML, takich jak: scikit-learn, pandas, numpy, LightGBM, XG

Boost.

Doświadczenie w budowie, trenowaniu i walidacji modeli uczenia nadzorowanego (supervised learning).

Dobra znajomość SQL / SQL Server, w tym optymalizacji zapytań i pracy z dużymi zbiorami danych.

Umiejętność przygotowania danych oraz tworzenia cech (feature engineering).

Doświadczenie we wdrażaniu modeli ML do środowisk produkcyjnych (API, batch processing, integracje systemowe).

Znajomość dobrych praktyk MLOps, w tym wersjonowania modeli, CI/CD oraz Docker.

Doświadczenie w pracy z pipeline’ami danych (SSIS, Python lub inne narzędzia ETL).

Opublikowana 2026-07-30
Wygasa 2026-10-28
Źródło