Senior ML Engineer
⚲ Warszawa
Do uzgodnienia
Wymagania
- DSP
Opis stanowiska
Nasze wymagania:
Bardzo dobre doświadczenie w obszarze Machine Learning oraz Applied Data Science
Doświadczenie w projektowaniu lub implementacji systemów biddingowych dla platform DSP
Praktyczna znajomość branży AdTech i ekosystemu reklamy programmatic
Doświadczenie w budowie produkcyjnych systemów Machine Learning
Bardzo dobra znajomość systemów predykcyjnych, optymalizacyjnych oraz decisioning systems
Umiejętność projektowania architektury rozwiązań oraz udziału w dyskusjach technicznych
Doświadczenie we współpracy z zespołami Software Engineering
Bardzo dobre umiejętności komunikacyjne
Mile widziane:
Silne podstawy Software Engineering
Doświadczenie z MLOps
Praktyka w projektowaniu rozproszonych lub wielkoskalowych systemów ML
Doświadczenie z platformami Real-Time Bidding (RTB)
Współpraca z zespołami backendowymi przy wdrażaniu modeli ML
Doświadczenie z chmurowymi platformami Machine Learning
Znajomość architektury platform DSP
Doświadczenie z platformami reklamy programmatic
Prowadzenie inicjatyw architektonicznych lub technicznych
Mentoring inżynierów oraz Data Scientistów
O projekcie:
Klient to międzynarodowa firma technologiczna rozwijająca nowoczesną platformę dla rynku reklamy cyfrowej, specjalizująca się w obszarze Connected TV (CTV), streaming oraz reklamy programmatic. Tworzy rozwiązania, które pomagają reklamodawcom efektywnie planować, kupować i optymalizować kampanie reklamowe w dynamicznie rozwijającym się ekosystemie mediów cyfrowych.
O projekcie
To rola dla doświadczonego specjalisty, który posiada praktyczne doświadczenie w projektowaniu lub wdrażaniu systemów biddingowych dla platform DSP lub podobnych rozwiązań z obszaru reklamy programmatic. Nie jest to stanowisko badawcze – nacisk położony jest na projektowanie i budowę produkcyjnych rozwiązań ML, które będą miały bezpośredni wpływ na działanie platformy.
Na co dzień będziesz współpracować z zespołem doświadczonych Software Engineerów, uczestniczyć w podejmowaniu decyzji architektonicznych oraz projektować sposób integracji modeli Machine Learning z platformą biddingową. Będziesz odpowiadać za rozwój inteligentnych mechanizmów podejmowania decyzji, analizować możliwości zastępowania logiki opartej na regułach modelami ML oraz wspierać wdrażanie skalowalnych rozwiązań działających w środowisku produkcyjnym.
Zakres obowiązków:
Projektowanie i rozwój rozwiązań Machine Learning wykorzystywanych w platformie programmatic advertising
Tworzenie oraz rozwijanie modeli predykcyjnych, optymalizacyjnych i systemów podejmowania decyzji
Projektowanie architektury produkcyjnych systemów ML oraz udział w decyzjach architektonicznych
Rozwój i optymalizacja systemów biddingowych (DSP) wspierających reklamy w środowisku Connected TV i streaming
Współpraca z zespołami Software Engineering przy wdrażaniu modeli do środowisk produkcyjnych
Budowanie skalowalnych i wydajnych rozwiązań działających w czasie rzeczywistym
Dbanie o wysoką jakość kodu oraz najlepsze praktyki w zakresie ML Engineering i MLOps
Oferujemy:
Zyskujesz indywidualne wsparcie Service Delivery Managera, który pomoże Ci zaplanować ścieżkę kariery i zadba o Twój komfort i satysfakcję z pracy w projekcie
Szkolenia, certyfikaty i konferencje - dofinansowujemy lub w pełni pokrywamy koszty rozwoju kompetencji technicznych
SmartChange – umożliwiamy zmianę projektu i dobieramy kolejny zgodnie z Twoimi preferencjami
Dbamy o Twój work-life balance, dlatego poza pracą oferujemy wyjścia integracyjne, aktywności sportowe i inspirujące webinary #edge1talks, które rozwijają i łączą ludzi
Aktywność fizyczna – wspieramy sportowe inicjatywy i wynajem sal treningowych
Pakiet zdrowotny – prywatna opieka, karta sportowa, ubezpieczenie i wsparcie psychologiczne (HearMe)
Elastyczne benefity – sam decydujesz, na co przeznaczasz punkty w naszym systemie benefitowym
Lekcje języka angielskiego – dopasowane do Twojego poziomu, idealne do pracy w międzynarodowym środowisku
Bardzo dobre doświadczenie w obszarze Machine Learning oraz Applied Data Science
Doświadczenie w projektowaniu lub implementacji systemów biddingowych dla platform DSP
Praktyczna znajomość branży AdTech i ekosystemu reklamy programmatic
Doświadczenie w budowie produkcyjnych systemów Machine Learning
Bardzo dobra znajomość systemów predykcyjnych, optymalizacyjnych oraz decisioning systems
Umiejętność projektowania architektury rozwiązań oraz udziału w dyskusjach technicznych
Doświadczenie we współpracy z zespołami Software Engineering
Bardzo dobre umiejętności komunikacyjne
Mile widziane:
Silne podstawy Software Engineering
Doświadczenie z MLOps
Praktyka w projektowaniu rozproszonych lub wielkoskalowych systemów ML
Doświadczenie z platformami Real-Time Bidding (RTB)
Współpraca z zespołami backendowymi przy wdrażaniu modeli ML
Doświadczenie z chmurowymi platformami Machine Learning
Znajomość architektury platform DSP
Doświadczenie z platformami reklamy programmatic
Prowadzenie inicjatyw architektonicznych lub technicznych
Mentoring inżynierów oraz Data Scientistów
O projekcie:
Klient to międzynarodowa firma technologiczna rozwijająca nowoczesną platformę dla rynku reklamy cyfrowej, specjalizująca się w obszarze Connected TV (CTV), streaming oraz reklamy programmatic. Tworzy rozwiązania, które pomagają reklamodawcom efektywnie planować, kupować i optymalizować kampanie reklamowe w dynamicznie rozwijającym się ekosystemie mediów cyfrowych.
O projekcie
To rola dla doświadczonego specjalisty, który posiada praktyczne doświadczenie w projektowaniu lub wdrażaniu systemów biddingowych dla platform DSP lub podobnych rozwiązań z obszaru reklamy programmatic. Nie jest to stanowisko badawcze – nacisk położony jest na projektowanie i budowę produkcyjnych rozwiązań ML, które będą miały bezpośredni wpływ na działanie platformy.
Na co dzień będziesz współpracować z zespołem doświadczonych Software Engineerów, uczestniczyć w podejmowaniu decyzji architektonicznych oraz projektować sposób integracji modeli Machine Learning z platformą biddingową. Będziesz odpowiadać za rozwój inteligentnych mechanizmów podejmowania decyzji, analizować możliwości zastępowania logiki opartej na regułach modelami ML oraz wspierać wdrażanie skalowalnych rozwiązań działających w środowisku produkcyjnym.
Zakres obowiązków:
Projektowanie i rozwój rozwiązań Machine Learning wykorzystywanych w platformie programmatic advertising
Tworzenie oraz rozwijanie modeli predykcyjnych, optymalizacyjnych i systemów podejmowania decyzji
Projektowanie architektury produkcyjnych systemów ML oraz udział w decyzjach architektonicznych
Rozwój i optymalizacja systemów biddingowych (DSP) wspierających reklamy w środowisku Connected TV i streaming
Współpraca z zespołami Software Engineering przy wdrażaniu modeli do środowisk produkcyjnych
Budowanie skalowalnych i wydajnych rozwiązań działających w czasie rzeczywistym
Dbanie o wysoką jakość kodu oraz najlepsze praktyki w zakresie ML Engineering i MLOps
Oferujemy:
Zyskujesz indywidualne wsparcie Service Delivery Managera, który pomoże Ci zaplanować ścieżkę kariery i zadba o Twój komfort i satysfakcję z pracy w projekcie
Szkolenia, certyfikaty i konferencje - dofinansowujemy lub w pełni pokrywamy koszty rozwoju kompetencji technicznych
SmartChange – umożliwiamy zmianę projektu i dobieramy kolejny zgodnie z Twoimi preferencjami
Dbamy o Twój work-life balance, dlatego poza pracą oferujemy wyjścia integracyjne, aktywności sportowe i inspirujące webinary #edge1talks, które rozwijają i łączą ludzi
Aktywność fizyczna – wspieramy sportowe inicjatywy i wynajem sal treningowych
Pakiet zdrowotny – prywatna opieka, karta sportowa, ubezpieczenie i wsparcie psychologiczne (HearMe)
Elastyczne benefity – sam decydujesz, na co przeznaczasz punkty w naszym systemie benefitowym
Lekcje języka angielskiego – dopasowane do Twojego poziomu, idealne do pracy w międzynarodowym środowisku
🔍 Dekoder Ogłoszenia
🟡
Bardzo dobre doświadczenie w obszarze Machine Learning oraz Applied Data Science
Może oznaczać zarówno głębokie teoretyczne zrozumienie, jak i praktyczne umiejętności wdrożeniowe, ale często skupia się na umiejętnościach praktycznych.
🟡
Doświadczenie w budowie produkcyjnych systemów Machine Learning
Oznacza, że kandydat musi umieć nie tylko tworzyć modele, ale także wdrażać je w środowisku produkcyjnym, co wymaga wiedzy o skalowalności, monitorowaniu i utrzymaniu.
🟡
Umiejętność projektowania architektury rozwiązań oraz udziału w dyskusjach technicznych
Wskazuje na potrzebę nie tylko implementacji, ale także strategicznego myślenia o całym systemie i aktywnego uczestnictwa w kształtowaniu technologii.
🟡
Silne podstawy Software Engineering
Może sugerować, że rola będzie wymagać więcej niż tylko modelowania ML, włączając w to dobre praktyki kodowania, testowanie i integrację z istniejącym kodem.
🟡
Prowadzenie inicjatyw architektonicznych lub technicznych
Oznacza, że od kandydata oczekuje się proaktywności i przejmowania odpowiedzialności za rozwój techniczny, a nie tylko wykonywania zadań.