STS
STS to największa polska firma bukmacherska, która działa także na kilku rynkach europejskich. Firma powstała w 1997 roku, posiada biura w Katowicach, Warszawie i Pradze i zatrudnia obecnie blisko 1500 osób. Jesteśmy innowacyjnym bukmacherem, który świadczy usługi za pośrednictwem serwisu internetowego, jego wersji mobilnej oraz aplikacji dedykowanej dla systemów Android lub iOS. Opracowaliśmy m.in. własny system płatności STSpay oraz udostępniamy serwisowi STS TV transmisje z najważniejszych wydarzeń sportowych. Posiadamy także ogólnopolską sieć nowoczesnych lokali stacjonarnych. Jesteśmy największym prywatnym sponsorem polskiego sportu – STS jest oficjalnym partnerem polskiej reprezentacji w piłce nożnej oraz wielu klubów sportowych z różnych dyscyplin. Prowadzimy także Fundację Sport Twoja Szansa.Jesteśmy zespołem United Data w STS (część Grupy Entain CEE) i szukamy doświadczonej osoby, która pomoże nam rozwijać nowoczesne rozwiązania oparte o dane i machine learning - zarówno od strony modelowania, jak i wdrażania modeli do produkcji. To rola dla kogoś, kto ma solidne doświadczenie techniczne, potrafi samodzielnie prowadzić tematy end-to-end i chce mieć realny wpływ na rozwój nowej generacji produktów w dużej organizacji. Wymagania: Kilkuletnie doświadczenie w Data Science lub ML Engineering. Bardzo dobra znajomość Pythona oraz bibliotek takich jak: pandas, numpy, scikit-learn, XGBoost/LightGBM, TensorFlow, PyTorch (przynajmniej części z nich). Doświadczenie w budowie i trenowaniu modeli ML oraz w feature engineering. Praktyczna znajomość SQL. Doświadczenie z usługami chmurowymi (np. GCP / AWS / Azure). Umiejętność pracy end-to-end - od analizy danych, przez model, po wdrożenie. Umiejętność jasnego tłumaczenia zagadnień technicznych osobom nietechnicznym. Proaktywność, inicjatywa i chęć “pchania tematów do przodu”. Mile widziane Doświadczenie w MLOps: pipeline’y, model registry, monitoring, CI/CD. Znajomość API / REST / Docker i podstaw mikroserwisów. Doświadczenie w ML dla produktów typu “real-time”. Zakres obowiązków:Data Science: Identyfikacja i analiza problemów biznesowych. Zbieranie, przygotowanie i eksploracja danych. Budowa i prototypowanie modeli: segmentacja, regresja, klasyfikacja, PCA itp. Feature engineering oraz eksperymenty. Ocena i doskonalenie modeli, przygotowywanie dokumentacji. Współpraca z innymi Data Scientistami i udział w researchu. Machine Learning Engineering Budowa i utrzymanie środowiska do trenowania oraz wdrażania modeli ML. Współtworzenie pipeline’ów, przygotowanie danych, automatyzacja. Wdrażanie modeli do produkcji (np. w chmurze: GCP / AWS / Azure). Monitoring modeli (jakość, drift, wydajność) i ich cyklu życia. Współpraca z Data Engineering i zespołami produktowymi. Oferujemy: Pracę nad realnymi, produkcyjnymi rozwiązaniami ML. Dużą autonomię i realny wpływ na architekturę ML w firmie. Stabilne środowisko i wyzwania na wysokiej skali (setki tysięcy użytkowników). Pracę w świetnym zespole, którego siłą jest pasja i współpraca Pracę pod skrzydłami przypisanego partnera w procesie onboardingu Stałą możliwość rozwoju, samodzielne prowadzenie projektów, ownership Nowoczesne biuro w Katowicach z konsolą PS5 i piłkarzykami Bezpłatne zajęcia z języka angielskiego w godzinach pracy Kartę MedicoverSport, ubezpieczenie na życie i opiekę medyczną Bezpłatne bilety na mecze reprezentacji Polski Urozmaicone śniadania i obiady w dobrej cenie w naszym rewelacyjnym i wyjątkowym Bistro w Katowicach Ścieżka rozwoju osobistego oraz budżet na kursy i szkolenia Codziennie świeże owoce, dobra kawa i zdrowe przekąski Poszanowanie równowagi między życiem zawodowym a prywatnym.
| Opublikowana | 5 dni temu |
| Wygasa | za 25 dni |
| Rodzaj umowy | B2B |
| Tryb pracy | Hybrydowa |
| Źródło |
Milczenie jest przytłaczające. Wysyłasz aplikacje jedna po drugiej, ale Twoja skrzynka odbiorcza pozostaje pusta. Nasze AI ujawnia ukryte bariery, które utrudniają Ci dotarcie do rekruterów.
Nie znaleziono ofert, spróbuj zmienić kryteria wyszukiwania.