Własny R&D: Prowadzenie eksperymentów prognostycznych end-to-end — od postawienia hipotezy, przez automatyzację agentową AI, po raportowanie i obronę wniosków.
Wdrożenie standardu badań: Wyznaczenie i egzekwowanie metodyki eksperymentalnej dla całego zespołu (jasna hipoteza, poprawny split, baseline, kryterium stopu). Dostajesz w tym obszarze pełną samodzielność.
Sparing merytoryczny: Review prac zespołu — weryfikacja poprawności walidacji, wyłapywanie przecieków danych (data leakage), ocena stabilności modeli w oknach czasowych.
Świadomy dobór narzędzi: Decydowanie, kiedy użyć gradient boostingu, sieci neuronowych, czy modeli fundamentalnych (Chronos, TimesFM), a kiedy odpuścić dany kierunek.
Kontakt z klientem: Prowadzenie merytorycznych dyskusji technicznych i prezentowanie wyników po angielsku.
Nasze wymagania
Doświadczenie w trudnych projektach: Udokumentowana, samodzielna realizacja projektów prognostycznych na zaszumionych szeregach czasowych o niskim stosunku sygnału do szumu (krypto, finanse, biosygnały, CTR, predictive maintenance) w ujęciu end-to-end — wraz z umiejętnością omówienia kryteriów przerwania nieudanych eksperymentów.
Zaawansowana walidacja szeregów czasowych: Biegłe projektowanie schematów walidacji z uwzględnieniem specyfiki danych czasowych (walk-forward, purging, embargo, dobór okien, zmiany reżimu) oraz pełna świadomość, dlaczego klasyczny, losowy k-fold jest błędem metodycznym.
Rozumienie specyfiki niskiego SNR: Świadomość, że przy wysokim szumie trafność na poziomie 52% może być wartościowym wynikiem, podczas gdy wynik 65%+ wskazuje niemal zawsze na błąd walidacyjny lub przeciek danych (data leakage).
Podejście baseline-first oraz sprawność działania: Umiejętność dostarczenia prostego modelu bazowego w kilka dni (a nie tygodni) oraz gotowość do rezygnacji ze złożonych sieci neuronowych, jeśli nie generują przewagi nad baseline'em.
Solidne podstawy statystyczne i analityczne: Praktyczna znajomość pojęć istotności i mocy testów, problemu wielokrotnego testowania, przedziałów ufności oraz stacjonarności. Umiejętność interpretacji zachowań sieci (krzywe uczenia) i natychmiastowego wyłapywania przetrenowania.
Inżynieria oprogramowania i stack technologiczny: Produkcyjna znajomość Pythona, higiena pracy w systemie Git, tworzenie powtarzalnych środowisk (uv, venv, Docker) oraz codzienna praca z DuckDB i formatem Parquet.
Pragmatyczne wykorzystanie LLM: Używanie narzędzi AI do budowania pipeline'ów i boilerplate'u przy jednoczesnej bezwzględnej, ręcznej weryfikacji logiki podziału danych oraz konstrukcji targetu.
Zwinna samodzielność i kompetencje językowe: Umiejętność samodzielnego planowania pracy bez potrzeby szczegółowo rozpisywanych ticketów, przy jednoczesnym wyczuciu momentu na konsultację techniczną z zespołem. Biegła znajomość języka polskiego (komunikacja wewnętrzna) oraz angielskiego w stopniu umożliwiającym swobodne dyskusje z klientem.
Mile widziane
Znajomość specyfiki rynków energii (RDN, TGE, PSE) lub mechaniki krypto (spot vs pochodne).
Chłodna, krytyczna ocena akademickich benchmarków modeli fundamentalnych.
To oferujemy
Trwałą i stabilną współpracę.
Pracę hybrydową w nowoczesnym, doskonale skomunikowanym biurze w Warszawie, Śródmieście (Budynek Focus).
Czas pracy dostosowany do Twoich potrzeb.
Lektoraty z języka angielskiego.
Prywatną opiekę medyczną.
Dofinansowanie do zajęć sportowych / kartę sportową.
Indywidualne, elastyczne i ludzkie podejście do ludzi oraz ich sytuacji życiowych.
Wymagane, Python, Git, Docker, venv, uv, DuckDB, Parquet O projekcie, Dla naszego klienta z branży energetycznej i technologicznej poszukujemy Senior Machine Learning Engineera do zespołu R&D zajmującego się prognozowaniem szeregów czasowych., , Lokalizacja: praca zdalna z okazjonalnymi wizytami w biurze w Warszawie (preferowane ...
... prognozowaniu trudnych, rynkowych szeregów czasowych. W sektorze energii odnosimy, stałe sukcesy, a obecnie intensywnie rozwijamy obszar kryptowalut., , Poszukujemy Senior Machine Learning Engineera, który dołączy do zespołu złożonego z, ekspertów z kilkunastoletnim doświadczeniem. Zależy nam na partnerze do merytorycznego, sparingu ...
Wymagane, Python, Git, Docker, venv, uv, DuckDB, Parquet O projekcie, Dla naszego klienta z branży energetycznej i technologicznej poszukujemy Senior Machine Learning Engineera do zespołu R&D zajmującego się prognozowaniem szeregów czasowych., , Lokalizacja: praca zdalna z okazjonalnymi wizytami w biurze w Warszawie (preferowane ...
... angielskiego. - Prywatną opiekę medyczną. - Dofinansowanie do zajęć sportowych / kartę sportową. - Indywidualne, elastyczne i ludzkie podejście do ludzi oraz ich sytuacji życiowych. Siedziba firmy: Aleja Armii Ludowej 26, Śródmieście, Warszawa mazowieckie umowa o pracę pełny etat starszy specjalista / starsza specjalistka (senior)
... Data Engineering przy projektowaniu i wdrażaniu rozwiązań ML. Kilkuletnie praktyczne doświadczenie w budowaniu, wdrażaniu i rozwijaniu rozwiązań Data Science / Machine Learning., Bardzo dobra znajomość Pythona, SQL oraz pracy z dużymi zbiorami danych., Doświadczenie w budowaniu, walidacji i wdrażaniu modeli ML w środowiskach ...
Location: Remote / PL Stage: Early-stage startup Product: Robotics automation solutions About the role We are looking for a Senior Machine Learning Engineer (Robotics & Computer Vision) to join the technical team of a startup building cutting-edge automation solutions. Working closely with the CTO & Co-founder, you will ...
... learning and deep learning concepts, and experience supporting model deployment and monitoring - Very good English skills Optional - Understanding of Deep learning platforms such as Keras, Tensor-flow and/or PyTorch - Understanding of key Machine Learning & Deep Learning Algorithms - Knowledge of Oilfield terminology and ...
... clients of ITDS over several years - Participate in Social Events, training, and work in an international environment - Access to attractive Medical Package - Access to Multisport Program - Access to Pluralsight - Flexible hours Kraków Lesser Poland contract of employment, B2B contract full-time senior specialist (Senior)
... Optional, Apache Spark Operating system, Windows About the project, As a Data Scientist, you will be working for our client to develop and optimize cutting-edge machine learning pipelines. Join their team to shape intelligent solutions that impact business decisions and foster technological progress., , Ignite transformation ...
Wymagane, Google Cloud Platform, Python, Spark, PySpark, SQL Mile widziane, BigQuery O projekcie, Do projektu w sektorze bankowym poszukujemy Inżyniera Machine Learning / MLOps, który będzie odpowiadać za projektowanie, rozwój, wdrażanie i utrzymanie zaawansowanych modeli predykcyjnych wspierających procesy CRM w obszarach ...