Software Engineer (Java/Python + Machine Learning)

Software Engineer (Java/Python + Machine Learning)

W Scalo zajmujemy się dostarczaniem projektów software'owych i wspieraniem naszych partnerów w rozwijaniu ich biznesu. Tworzymy oprogramowanie, które umożliwia ludziom dokonywanie zmian, działanie w szybszym tempie oraz osiąganie lepszych rezultatów. Wykorzystujemy szerokie spektrum usług IT, aby wspierać naszych klientów w realizacji ich celów biznesowych.

Obszary naszej działalności obejmują m.in.:

• doradztwo technologiczne,

• tworzenie oprogramowania,

• systemy wbudowane,

• rozwiązania chmurowe,

• zarządzanie danymi,

• dedykowane zespoły projektowe.

 

Cześć! Poznaj możliwości współpracy ze Scalo!

Zakres współpracy obejmuje:

  • udział w projekcie z branży e-commerce,
  • projektowanie, rozwój i utrzymanie aplikacji oraz rozwiązań backendowych w języku Java, z wykorzystaniem Pythona w obszarze przetwarzania danych i rozwoju modeli Machine Learning,
  • tworzenie wysokiej jakości, czytelnego i wydajnego kodu gotowego do wdrożenia na środowiska produkcyjne,
  • rozwijanie i wdrażanie modeli predykcyjnych opartych na uczeniu nadzorowanym, wykorzystywanych w rozwiązaniach biznesowych dla branży e-commerce,
  • przygotowywanie, przetwarzanie i analiza dużych zbiorów danych tabelarycznych z wykorzystaniem bibliotek Pandas i NumPy,
  • budowanie, trenowanie i optymalizacja modeli regresyjnych, w szczególności z wykorzystaniem algorytmów Gradient Boosting (np. LightGBM) oraz scikit-learn,
  • projektowanie i implementacja procesu inżynierii cech (Feature Engineering), w tym przygotowywanie cech na potrzeby modeli predykcyjnych i danych szeregów czasowych,
  • projektowanie i przeprowadzanie walidacji modeli z uwzględnieniem specyfiki danych czasowych, dobór odpowiednich metryk oraz ocena jakości i stabilności predykcji,
  • porównywanie wyników modeli z rozwiązaniami bazowymi oraz identyfikowanie i eliminowanie problemów związanych z overfittingiem, data leakage i niespójnością przetwarzania danych pomiędzy środowiskiem treningowym a produkcyjnym,
  • integracja modeli Machine Learning z aplikacjami backendowymi opartymi na Javie oraz zapewnienie ich prawidłowego działania w środowisku produkcyjnym,
  • współpraca przy projektowaniu i rozwijaniu architektury rozwiązań umożliwiających efektywne udostępnianie i wykorzystywanie modeli ML przez aplikacje biznesowe,
  • udział w code review, testowaniu, optymalizacji wydajności oraz utrzymaniu rozwijanych rozwiązań,
  • współpraca z międzynarodowym zespołem projektowym, analitykami danych i innymi specjalistami technicznymi w celu dostarczania rozwiązań odpowiadających na potrzeby biznesowe,
  • tryb realizacji usług: zdalnie,
  • budżet projektu: 125 zł netto+VAT/h, w zależności od doświadczenia i zakresu świadczonych usług.

Kompetencje wymagane do realizacji usług:

  • minimum 4 lata doświadczenia komercyjnego w podobnej roli,
  • bardzo dobra znajomość języka Java,
  • praktyczna znajomość języka Python,
  • doświadczenie w tworzeniu czystego, czytelnego i wydajnego kodu gotowego do wdrożenia na środowiska produkcyjne,
  • dobra znajomość zagadnień związanych z Machine Learning, w szczególności uczenia nadzorowanego (Supervised Learning),
  • praktyczne doświadczenie w budowaniu modeli predykcyjnych na danych tabelarycznych, w szczególności modeli regresyjnych,
  • znajomość algorytmów Gradient Boosting oraz praktyczne doświadczenie w pracy z biblioteką LightGBM,
  • doświadczenie w przygotowywaniu, przetwarzaniu i analizie dużych zbiorów danych z wykorzystaniem bibliotek Pandas i NumPy,
  • praktyczna znajomość bibliotek scikit-learn i/lub LightGBM w zakresie budowania, trenowania i oceny modeli Machine Learning,
  • znajomość zagadnień związanych z Feature Engineering, w tym przygotowywaniem cech dla modeli predykcyjnych,
  • umiejętność projektowania walidacji modeli z uwzględnieniem charakterystyki danych czasowych oraz doboru odpowiednich metryk oceny,
  • umiejętność porównywania wyników modeli z modelem bazowym oraz identyfikowania problemów takich jak overfitting i data leakage,
  • świadomość znaczenia spójności przetwarzania danych i wyliczania cech pomiędzy środowiskiem treningowym a produkcyjnym,
  • umiejętność integracji modeli Machine Learning z aplikacjami opartymi na Javie,
  • znajomość języka angielskiego na poziomie C1, umożliwiająca swobodną komunikację w międzynarodowym środowisku projektowym.

Mile widziane:

  • praktyczna znajomość regresji kwantylowej (Quantile Regression),
  • doświadczenie w inżynierii cech dla danych szeregów czasowych (Time Series Feature Engineering),
  • znajomość SQL,
  • doświadczenie z usługami AWS, w szczególności S3 i Athena,
  • znajomość Docker i Kubernetes,
  • doświadczenie w pracy z procesami CI/CD,
  • znajomość narzędzi monitorujących, w szczególności Prometheus,
  • doświadczenie z rozwiązaniami Machine Learning wykorzystywanymi w środowiskach produkcyjnych.

Co oferujemy w ramach współpracy?

  • możliwość świadczenia usług w różnorodnych projektach z obszaru Software, Embedded, Data i Cloud Services, 
  • zaangażowanie w dodatkowe inicjatywy presealsowe oraz eksperckie, 
  • dostęp do opieki medycznej, karty sportowej oraz platformy kafeteryjnej zgodnie z obowiązującymi zasadami współpracy.

Stos technologiczny - wpisz 3 lub 4 główne technologie oddzielając je przecinkiem np: Java, AWS, Spring, Hibernate

Java, Python, Machine Learning, Pandas, NumPy, LightGBM/scikit-learn, SQL, AWS (S3, Athena), Docker, Kubernetes, CI/CD, Prometheus, Time Series/Feature Engineering

Model współpracy - jeśli jest taka konieczność zmień na UZ

B2B

Doświadczenie - wpisz Junior lub Regular lub Senior lub Expert

Regular

Budżet projektu - wpisz górną granicę widełek np. do 150 PLN/h

do 125 PLN/h 

Tryb pracy - wpisz: Zdalnie lub Hybrydowo lub Stacjonarnie

Zdalnie

Zobacz jak rozpocząć współpracę ze Scalo:

job_post.job_details

job_post.job_location

ID: 2646 job_post.published_on: 12/11/2026
announcement.apply