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Tesco Technology
Über die Rolle:
Wir suchen einen Machine Learning Engineer zur Verstärkung unseres wachsenden Data Science Engineering-Teams. Sie arbeiten mit anderen Ingenieuren, Datenwissenschaftlern, Produktmanagern, Systemingenieuren und Analyseexperten zusammen, um unseren Kunden wertvolle und innovative Ergebnisse zu liefern. Sie arbeiten innerhalb und zwischen unseren Engineering- und Data-Science-Teams und liefern skalierbare Produkte, die die Art und Weise verbessern, wie wir unsere Kunden bedienen und unsere Abläufe betreiben.
Diese Rolle würde zu jemandem passen, der bereits Erfahrung als ML-Ingenieur oder Software-Ingenieur hat.
Über das Team:
Innerhalb von Tesco Data Science & Analytics helfen wir unseren Kunden und den Gemeinden, in denen wir tätig sind, den größtmöglichen Nutzen zu erzielen aus Daten. Wir bauen und betreiben die Datenplattformen von Tesco, wir entwerfen und entwickeln Daten auf diesen Plattformen, stellen der Analyse-Community bei Tesco Funktionen und Tools zur Verfügung und entwickeln Datenprodukte in großem Maßstab.
Unser Data Science-Team ist an einer Vielzahl von Projekten beteiligt, die sich über die Lieferkette, Logistik, Filialen und Online erstrecken. Dazu gehören Projekte in den Bereichen Betriebsoptimierungen, kommerzielle Entscheidungsunterstützung (z. B. Prognose und Reichweitenoptimierung), Online (z. B. Suche und Empfehlung) und Intelligent Edge (z. B. Computer Vision). Unsere Ingenieure für maschinelles Lernen arbeiten mit unseren Datenwissenschaftlern zusammen und helfen bei allem, von der Entwicklung von Tools und Plattformen über die Codeoptimierung bis hin zur Bereitstellung von Lösungen in Edge-, Cloud- und Big-Data-Umgebungen.
Unternehmensbeschreibung:
Tesco ist ein führender multinationaler Einzelhändler mit mehr als 330.000 Kollegen.
Unsere Software wird täglich von Millionen Menschen in mehreren Ländern genutzt. Ganz gleich, ob es um die Kassen und Websites geht, die unsere Kunden nutzen, oder um die Systeme, die unsere Kollegen und Partner nutzen: Sie tragen Ihren Teil dazu bei, dass alles wie eine gut geölte Maschine läuft. Und wenn ein geschäftliches Problem auftaucht? Sie und die kreativen Köpfe in unserem Team werden herausgefordert, dieses Problem zu lösen.
Als Tech Hub kooperieren wir mit der Gruppe der Tesco Technology Hubs in Großbritannien, Polen, Ungarn und Indien.
Was unseren Kollegen bei Tesco am besten gefällt:
Zusätzliche Informationen
Hybrides Arbeiten
Wir sind kürzlich auf Hybridarbeit umgestiegen. Wir lieben es, von zu Hause aus zu arbeiten, aber wir lieben es auch, mit unseren Kollegen persönlich in Kontakt zu treten, zusammenzuarbeiten und Innovationen zu entwickeln. Wir treffen uns zwei Tage pro Woche in unserem Büro in Krakau.
Vorteile
Tesco ist ein vielfältiger und spannender Arbeitgeber, der sich zum Ziel gesetzt hat, #aplacetogeton zu sein und allen unseren Kollegen karrierebestimmende Möglichkeiten zu bieten . Wenn Sie sich entschieden haben, unserem Unternehmen beizutreten, erhalten Sie von uns von Anfang an:
Leistungen nur für Kollegen bei Vertragsanstellung:
Wenn das spannend klingt, dann würden wir uns freuen, von Ihnen zu hören.
Tesco setzt sich für Vielfalt ein und bei Tesco ist jeder willkommen. Als Arbeitgeber, der sich der Behinderung bewusst ist, sind wir bestrebt, einen vollständig integrativen und zugänglichen Rekrutierungsprozess anzubieten, der den Kandidaten die Möglichkeit gibt, sich zu entfalten und uns über alle angemessenen Anpassungen zu informieren, die sie möglicherweise benötigen.
Sie haben entweder einen Hintergrund im Bereich Software Engineering oder ML Engineering und verfügen über ein gutes Verständnis für Programmierung (Python), maschinelles Lernen und MLOps sowie für die Umsetzung datenwissenschaftlicher Lösungen in die Produktion.
Wichtige Anforderungen:
Über die Rolle:
Wir sind auf der Suche nach einem Machine-Learning-Ingenieur zur Verstärkung unseres wachsenden Data-Science-Engineering-Teams. Sie arbeiten mit anderen Ingenieuren, Datenwissenschaftlern, Produktmanagern, Systemingenieuren und Analyseexperten zusammen, um unseren Kunden wertvolle und innovative Ergebnisse zu liefern. Sie arbeiten innerhalb und zwischen unseren Engineering- und Data-Science-Teams und liefern skalierbare Produkte, die die Art und Weise verbessern, wie wir unsere Kunden bedienen und unsere Abläufe betreiben.
Diese Rolle würde zu jemandem passen, der bereits Erfahrung als ML-Ingenieur oder Software-Ingenieur hat.
Über das Team:
Innerhalb von Tesco Data Science & Analytics helfen wir unseren Kunden und den Gemeinden, in denen wir tätig sind, den größtmöglichen Nutzen zu erzielen aus Daten. Wir bauen und betreiben die Datenplattformen von Tesco, wir entwerfen und entwickeln Daten auf diesen Plattformen, stellen der Analyse-Community bei Tesco Funktionen und Tools zur Verfügung und entwickeln Datenprodukte in großem Maßstab.
Unser Data Science-Team ist an einer Vielzahl von Projekten beteiligt, die sich über die Lieferkette, Logistik, Filialen und Online erstrecken. Dazu gehören Projekte in den Bereichen Betriebsoptimierungen, kommerzielle Entscheidungsunterstützung (z. B. Prognose und Reichweitenoptimierung), Online (z. B. Suche und Empfehlung) und Intelligent Edge (z. B. Computer Vision). Unsere Ingenieure für maschinelles Lernen arbeiten mit unseren Datenwissenschaftlern zusammen und helfen bei allem, von der Entwicklung von Tools und Plattformen über die Codeoptimierung bis hin zur Bereitstellung von Lösungen in Edge-, Cloud- und Big-Data-Umgebungen.
Unternehmensbeschreibung:
Tesco ist ein führender multinationaler Einzelhändler mit mehr als 330.000 Kollegen.
Unsere Software wird täglich von Millionen Menschen in mehreren Ländern genutzt. Ganz gleich, ob es um die Kassen und Websites geht, die unsere Kunden nutzen, oder um die Systeme, die unsere Kollegen und Partner nutzen: Sie tragen Ihren Teil dazu bei, dass alles wie eine gut geölte Maschine läuft. Und wenn ein geschäftliches Problem auftaucht? Sie und die kreativen Köpfe in unserem Team werden herausgefordert, dieses Problem zu lösen.
Als Tech Hub kooperieren wir mit der Gruppe der Tesco Technology Hubs in Großbritannien, Polen, Ungarn und Indien.
Was unseren Kollegen bei Tesco am besten gefällt:
Zusätzliche Informationen
Hybrides Arbeiten
Wir sind kürzlich auf Hybridarbeit umgestiegen. Wir lieben es, von zu Hause aus zu arbeiten, aber wir lieben es auch, mit unseren Kollegen persönlich in Kontakt zu treten, zusammenzuarbeiten und Innovationen zu entwickeln. Wir treffen uns zwei Tage pro Woche in unserem Büro in Krakau.
Vorteile
Tesco ist ein vielfältiger und spannender Arbeitgeber, der sich zum Ziel gesetzt hat, #aplacetogeton zu sein und allen unseren Kollegen karrierebestimmende Möglichkeiten zu bieten . Wenn du cWenn Sie sich für unser Unternehmen entscheiden, erhalten Sie von uns einen unbefristeten Vertrag von Anfang an – als Zeichen unseres Vertrauens in Ihre Fähigkeiten
Wenn das spannend klingt, würden wir uns freuen, von Ihnen zu hören.
Tesco setzt sich für Vielfalt ein und bei Tesco ist jeder willkommen. Als Arbeitgeber, der sich der Behinderung bewusst ist, sind wir bestrebt, einen vollständig integrativen und zugänglichen Rekrutierungsprozess anzubieten, der den Kandidaten die Möglichkeit gibt, sich zu entfalten und uns über alle angemessenen Anpassungen zu informieren, die sie möglicherweise benötigen.
,[Teilnahme an Gruppendiskussionen zu Systemdesign und -architektur, Zusammenarbeit mit Produktteams zur Kommunikation und Umsetzung von Anforderungen in technische Anforderungen, Zusammenarbeit mit unseren Datenwissenschaftlern, Softwareingenieuren und Produktteams über den gesamten Softwarelebenszyklus, Bereitstellung von qualitativ hochwertigem Code und Lösungen, Lösungen in die Produktion bringen, Codeüberprüfungen durchführen, um die technische Leistung von Data-Science-Lösungen zu optimieren. , Unterstützung von Produktionssystemen, Lösung von Vorfällen und Durchführung von Ursachenanalysen , Suche nach Möglichkeiten, wie wir unsere Technologie, Prozesse und Praktiken weiterentwickeln und verbessern können , Wissensaustausch mit dem unmittelbaren Engineering-Team , Anwendung von SDLC-Praktiken zur Erstellung und Veröffentlichung robuster Software ] Autoren: Python , Maschinelles Lernen, Splunk, Apache Spark, Azure, MLOps Instrumente: . Zu den Vorteilen gehören: Internationale Projekte, private Gesundheitsversorgung, Sportabonnement, kleine Teams, kostenloser Kaffee, Kantine, Fahrradabstellplätze, Spielzimmer, Mobiltelefon, kostenlose Parkplätze, modernes Büro, keine Kleiderordnung, Dusche.