Powiązane oferty

Brak wyników spełniających kryteria wyszukiwania.

company logo

ML Engineer

ERLI S.A.Ikona lokalizacjiGlobalnie

Żródlo publikacji: JustJoin.it
Rodzaj zatrudnienia
Rodzaj zatrudnieniaPełny etat
Doświadczenie
DoświadczenieSenior
Dodano
Dodano17 lipca 2026
Wykryte przez nas
Wykryte przez nas20 lipca 2026
Zarobki
Zarobki16 800 - 28 560 PLN

ERLI to jedna z czołowych platform marketplace w Polsce, która co miesiąc przyciąga ponad 9 milionów aktywnych kupujących. Współpracujemy z tysiącami sprzedawców, wspierając ich w maksymalizacji sprzedaży i rozwoju ich biznesów. Naszym celem jest dostarczanie szerokiej gamy produktów w konkurencyjnych cenach, zapewniając klientom najwyższy standard obsługi i satysfakcję z zakupów. 

Chcesz współpracować nad:

  • Projektowaniem, trenowaniem i wdrażaniem modeli rankujących oraz rekomendacyjnych (np. learning-to-rank, collaborative filtering, two-tower recommendation system). 

  • Budowaniem i optymalizowaniem modeli NLP (np. klasyfikacja tekstu, ekstrakcja informacji, embeddingi), w tym z wykorzystaniem modeli typu BERT i jego wariantów. 

  • Integracją i wykorzystaniem nowoczesnych bibliotek i frameworków ML, takich jak Hugging Face Transformers, LangChain czy LangGraph. 

  • Dużymi zbiorami danych.

  • Optymalizacją modeli pod kątem skuteczności, skalowalności i wydajności. 

  • Monitorowaniem działania modeli w produkcji oraz ich ciągłą ewaluację i udoskonalaniem. 

Szukamy osób, które:

  • Posiadają minimum 3-letnie doświadczenie w tworzeniu i wdrażaniu modeli ML w środowisku produkcyjnym. 

  • Mają praktyczne doświadczenie z narzędziami: TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, a także z Hugging Face i Langchain. 

  • Znają zagadnienia związane z NLP, w tym transformatorów (BERT, MiniLM, itp.). 

  • Brały udział w projektach związanych z systemami rekomendacyjnymi, rankingowymi i optymalizacją modeli ML pod kątem metryk biznesowych. 

  • Pracują w językach JavaScript lub TypeScript i tworzą rozwiązania ML z wykorzystaniem narzędzi kompatybilnych z tym stackiem. 

  • Potrafią myśleć analitycznie i krytycznie oceniać efektywność i wpływ wdrażanych modeli na cele biznesowe. 

  • Mają doświadczenie z eksperymentami i monitoringiem (np. MLflow, Neptune, TensorBoard, Prometheus). 

  • Mają doświadczenie w środowisku chmurowym (np. GCP, AWS, Azure) i znają podstawy konteneryzacji (Docker, Kubernetes). 

  • Są komunikatywne i potrafią jasno tłumaczyć złożone zagadnienia techniczne osobom nietechnicznym. 

Zachęcamy do aplikowania! :)

Zainteresowany ofertą?

Aplikuj już teraz!