Senior Machine Learning Engineer (Voice Biometrics)

O projekcie:
Cześć! Poznaj możliwości współpracy ze Scalo!

W Scalo 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.

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.

Wymagania:
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.

Codzienne zadania:
- 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.