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Softwareentwickler (Machine Learning MLOps) in Tesco Technology

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Tesco Technology

Tesco Technology

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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 un

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:

  • Wir entwickeln unsere eigenen Produkte
  • Wir einen Einfluss haben; Großbetrieb
  • Verantwortung und Respekt werden uns entgegengebracht
  • Wir kooperieren und unterstützen uns gegenseitig
  • Es gibt tolle Kollegen, die hier in kleine Teams aufgeteilt sind < /li>
  • Wir können Neues entwickeln und lernen

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:

  • Unbefristeter Vertrag – als Zeichenvon unserem Vertrauen in Ihre Fähigkeiten
  • MacBook als Ihr Werkzeug für die Arbeit
  • Lernmöglichkeiten – zertifizierte technische Schulungen und Lernplattformen wie Udemy, Pluralsight und O'reily
  • Empfehlungsbonus
  • Sportaktivitäten   mit einem Personal Trainer im Büro

Leistungen nur für Kollegen bei Vertragsanstellung:

  • Zusätzliche 4 Tage bezahlter Urlaub < /b>zur Unterstützung Ihres Wohlbefindens und Ihres Familienlebens
  • Bis zu 20 % jährlicher Gehaltsbonus – basierend auf individueller und geschäftlicher Leistung
  • Private Gesundheitsversorgung (LuxMed)
  • Cafeteria & Multisport
  • Unterstützung derjenigen, die noch keinen Anspruch auf vollen Urlaub haben. b> Anspruch, durch Erweiterung ihres Pools von 20 auf 25 Tage
  • Umzugshilfe
  • Erhöhte Einkommenskosten ( KUP)


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:

  • 2-3 Jahre Erfahrung in der Arbeit als Softwareentwickler (Erfahrung in der Arbeit mit Python Machine Learning-Projekten ist von Vorteil)
  • < li> Starke Software-Engineering-Kenntnisse, Erfahrung in verschiedenen Programmiersprachen und gute Kenntnisse in mindestens einer Sprache, idealerweise Python.
  • Ein Hintergrund oder Verständnis im Einzelhandelssektor, in der Logistik und/oder im E-Commerce wäre jedoch von Vorteil ist nicht nötig.
  • Kenntnisse über neue MLOps-Praktiken und -Tools wären von Vorteil, z. B. Feature Stores und Model Lifecycle Management.
  • Kundenorientierung mit der richtigen Balance zwischen Ergebnislieferung und technischer Exzellenz.
  • Die Fähigkeit, technische Fähigkeiten und Know-how zur Lösung realer Geschäftsprobleme anzuwenden.
  • Kenntnisse im Aufbau skalierbarer und belastbarer Systeme. Praktische Erfahrung ist von Vorteil, aber nicht zwingend erforderlich.
  • Eine analytische Denkweise und die Fähigkeit, spezifische Geschäftsprobleme anzugehen .
  • Verwendung von Versionskontrolle (Git) und zugehörigen Software-Lifecycle-Tools (CI/CD).
  • Wünschenswert   Erfahrung mit Tools zur Überwachung, Protokollierung und Alarmierung, z. B. Splunk oder Grafana.
  • Verständnis gängiger Datenstrukturen und Algorithmen.
  • Erfahrung in der Arbeit mit Open-Source-Data-Science-Umgebungen.
  • Kenntnisse über Open-Source-Big-Data-Technologien wie Apache Spark sind wünschenswert, aber nicht erforderlich.
  • Erfahrung im Erstellen von Lösungen, die in der Cloud laufen, idealerweise Azure ist wünschenswert, aber nicht erforderlich.
  • Erfahrung mit Jobplanungstools wie Airflow ist wünschenswert, aber nicht erforderlich
  • Erfahrung mit Softwareentwicklungsmethoden einschließlich Scrum und Kanban

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:

  • Wir entwickeln unsere eigenen Produkte
  • Wir einen Einfluss haben; Großbetrieb
  • Verantwortung und Respekt werden uns entgegengebracht
  • Wir kooperieren und unterstützen uns gegenseitig
  • Es gibt tolle Kollegen, die hier in kleine Teams aufgeteilt sind < /li>
  • Wir können Neues entwickeln und lernen

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

  • MacBook als Ihr Werkzeug für die Arbeit
  • Lernmöglichkeiten – zertifizierte technische Schulungs- und Lernplattformen wie Udemy, Pluralsight und O'reily
  • < li> Empfehlungsbonus
  • Sportliche Aktivitäten   mit einem Personal Trainer im Büro
  • < p> Leistungen nur für Kollegen, die vertraglich angestellt sind:

    • Zusätzliche 4 Tage bezahlter Urlaubzur Unterstützung Ihres Wohlbefindens und Ihres Familienlebens
    • Bis zu 20 % jährlicher Gehaltsbonus – basierend auf individueller und geschäftlicher Leistung
    • Private Gesundheitsversorgung (LuxMed)
    • Cafeteria & Multisport
    • Unterstützung derjenigen, die noch nicht Anspruch auf den vollen Urlaubsanspruch haben, durch Erweiterung ihres Pools ab  20 bis 25 Tage
    • Umzugshilfe
    • Erhöhte Einkommenskosten (KUP)

    • 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.

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