Senior Machine Learning Engineer

Zakres współpracy obejmuje:realizację projektu dotyczącego rozwoju nowoczesnych rozwiązań voice biometrics wykorzystywanych do uwierzytelniania użytkowników i zapobiegania nadużyciom w contact center. System wykorzystuje Machine Learning, Voice Biometrics oraz AWS do analizy ryzyka w czasie rzeczywistym i wspiera organizacje w skuteczniejszej ochronie klientów przed oszustwami, wykorzystywany stos technologiczny w projekcie: Python, AWS, Amazon Kinesis, AWS Fargate, Amazon SageMaker, TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, SQL, NumPy, Pandas, Docker, GitHub, CI/CD, projektowanie, rozwój oraz optymalizację rozwiązań do speaker verification i speaker identification, rozwój procesów embedding extraction, enrolment, scoring, calibration oraz threshold optimisation, analizę jakości dźwięku oraz optymalizację modeli pod kątem szumów, kodeków i różnych urządzeń, implementację rozwiązań anti-spoofing oraz liveness detection, wdrażanie i utrzymanie produkcyjnych systemów Machine Learning w środowisku AWS, budowę i rozwój pipeline'ów danych z wykorzystaniem Amazon Kinesis, wdrażanie modeli z wykorzystaniem AWS Fargate oraz SageMaker Endpoints, rozwój monitoringu, obserwowalności oraz optymalizację wydajności systemów, udział w code review, pair programming oraz dzieleniu się wiedzą z zespołem, model 100% zdalny, stawkę 170 zł/h przy B2B w zależności od doświadczenia.

Kompetencje wymagane do realizacji usług:min. 4-5 lat komercyjnego doświadczenia w projektach Machine Learning związanych z voice biometrics, praktyczne doświadczenie z rozwiązaniami speaker verification oraz speaker identification, znajomość zagadnień związanych z embeddingami, scoringiem, kalibracją modeli, enrolment oraz anti-spoofing, doświadczenie z Python oraz frameworkami TensorFlow i/lub PyTorch, praktyczna znajomość usług AWS, w szczególności Kinesis oraz Fargate i/lub SageMaker, znajomość zagadnień MLOps, monitoringu, wdrażania oraz utrzymania modeli produkcyjnych, dobra znajomość SQL, Git, Docker oraz środowisk CI/CD, umiejętność pracy z istniejącymi systemami oraz rozwijania produkcyjnych rozwiązań, umiejętność efektywnej współpracy w zespole oraz udziału w code review i dzieleniu się wiedzą, znajomość języka angielskiego na poziomie min. C1.