Średni analityk danych/inżynier uczenia maszynowego w ATB-market

Witamy w naszym zespole Middle Data Scientist/Inżynier uczenia maszynowego

Zadania: Opracowywanie i skalowanie rozwiązań ML w zakresie wizji komputerowej, personalizacji i prognozowania popytu, z wymiernym wpływem na zyski i straty oraz wskaźniki operacyjne sieci.

Obszary odpowiedzialności:

• Formułuj zadania razem z produktem, określ mierniki sukcesu i oczekiwany efekt biznesowy; 
• Podejścia projektowe (CV/Recsys/TS), wybierz metryki (NDCG@K, wMAPE itp.) i metodologie walidacji; 
• Pełny cykl ML: przygotowanie danych, eksperymenty, walidacja, wdrożenie produkcyjne; 
• Interpretowalność, kontrola znoszenia/degradacji, zarządzanie ryzykiem; 
• Wsparcie jakości danych/modeli, dokumentacja, przekazywanie powiązanym zespołom; 
• Przypadki handlu detalicznego: CV w hali/w SCO (kolejki, anomalie, metki/planogramy z cenami, braki), personalizacja misji (zimny start, funkcje multimodalne), prognoza popytu ze wzrostem promocji i kanibalizmem.

Kryteria sukcesu (przykłady):

1. zmniejszenie zapasów o 10%,
2. 3-4% wzrost NDCG@K,
3. 10%-15% redukcja MAPE według SKU/sklepu.

Wymagania:

• ponad 3 lata w ML/DS, przypadki produkcyjne w CV lub referencjach lub szeregach czasowych; 
• Zaawansowany Python, klasyczne praktyki ML/DL, SQL na poziomie produkcyjnym; 
• Zrozumienie lokalnego cyklu życia ML i interakcji z inżynierią danych i MLOps.

Będzie dodatkowym atutem:

• Doświadczenie w handlu detalicznym/FMCG; praca z filmami/obrazami ze sklepów, transakcji, promocji; 
• Eksperymenty A/B, przyrostowość, raportowanie wyników biznesowych.
• Zalecenia uwzględniające zasoby, ochrona przed oszustwami w zakresie SCO, funkcje multimodalne.

Stos techniczny (on-prem): 

1. Core ML/DL: Python, PyTorch, OpenCV, Albumentations, YOLOv8–v10 lub Detectron2, TroCR lub Tesseract. Polecający: NVIDIA Merlin lub Transformers4Rec, ukryte (ALS), LightFM, zmiana kolejności. Wektory/wyszukiwanie: FAISS, PostgreSQL+pgvector, Milvus lub Qdrant. TFT.
2. Przetwarzanie danych: Pandy lub Polars, Spark lub Flink.
3. Śledzenie/rejestracja eksperymentu: MLflow (śledzenie/rejestracja/Udostępnianie).
4. Magazyn funkcji: Feast (samodzielny host).
5. Infra/kontenery: Docker, Kubernetes lub OpenShift.

Platforma NLP/LLM 

1. Rdzeń NLP: Hugging Face Transformers, zbiory danych, tokenizatory, SentencePiece, spaCy|Stanza (UK), Sacremoses.  
2. LLM serwująca: vLLM|Przytulająca twarz TGI; TensorRT-LLM|llama.cpp/gguf (według profilu zasobów).  
3. RAG: OpenSearch (BM25) plus zmiana rankingu, dzielenie i pozyskiwanie, wyszukiwanie hybrydowe za pomocą FAISS|pgvector lub Milvus|Qdrant.  
4. Ocena: ROUGE, BLEU, METEOR, BERTScore, MTEB, Recall@K, MRR, NDCG. Bezpieczeństwo/PII: Microsoft Presidio. 

Firma oferuje:

• format pracy zdalnej lub hybrydowej;
• zatrudnienie na umowie o pracę lub w państwie (możliwa rezerwacja);
• płatny roczny urlop w wymiarze 24 dni kalendarzowych, płatne zwolnienie lekarskie;
• regularna wypłata wynagrodzeń bez opóźnień i w ustalonych wysokościach, regularna podwyżka wynagrodzeń;
• możliwość rozwoju zawodowego i kariery;
• szkolenia.

Osoba kontaktowa: Kateryna, tel.0984567857 (t.me/KaterynaB_HR)