Umowę o pracę
- bo bezpieczeństwo
zatrudnienia dla każdego
z nas jest superważne.

Zdrową równowagę
między pracą a życiem
osobistym

- bo nie samą
pracą człowiek żyje.

Pełny pakiet benefitów:
od kultury, sportu i wypoczynku, po korzystny fundusz emerytalny - bo Ty wiesz najlepiej, na czym Ci zależy.

Prywatną opiekę zdrowotną
na terenie całej Polski - bo zdrowie jest najważniejsze.

Pracę Hybrydową
– bo możesz pracować z domu lub z biura.

Co się stanie po kliknięciu "APLIKUJ"?
Jeśli Twoja aplikacja wzbudzi nasze zainteresowanie, rekruter PKO Banku Polskiego zadzwoni do Ciebie, żeby umówić się na rozmowę rekrutacyjną. Do usłyszenia!

To dobry dzień na aplikowanie! #ZajmijStanowisko.

DZIEŃ DOBRY W PRACY

W PKO Banku Polskim dbamy o to, aby każdy dzień w pracy był dla Ciebie dobry. Tworzymy pozytywną atmosferę, doceniamy efektywną współpracę, szanujemy Twój czas prywatny.

Włącz podcast: Dzień dobry w pracy! i sprawdź, jakie projekty, wyzwania i możliwości zawodowe czekają na Ciebie w PKO Banku Polskim. Posłuchaj na YouTube lub Spotify​​​​​​​​​​​​​​.

#ZajmijStanowisko

SPECJALISTA MLOps

Departament Rozwoju Platform Inżynierii i Analityki Danych
Miejsce Pracy:  Warszawa

w PKO Banku Polskim masz na dzień dobry:

w PKO Banku Polskim masz na dzień dobry:

 

 

 

Na co dzień w naszym zespole:

  • wypracowujesz standardy pracy z bankową Platformą MLOps oraz promowaniem dobrych praktyk w zakresie realizacji projektów Data Science na Platformie,
  • współpracujesz z zespołem Deweloperów Platformy MLOps przy tworzeniu narzędzi usprawniających pracę Data Scientistów,
  • wspierasz nowe zespoły Data Science w zakresie onboardingu na Platformę,
  • wspierasz merytorycznie w wybranych projektach budowe modeli ML (tam gdzie odpowiedzialny zespół Data Science jest jeszcze mniej ugruntowany,
  • weryfikujesz zgłoszenia użytkowników pod kątem właściwego użycia Platformy,
  • rozwijasz projekty ML wykorzystywane do automatycznych testów funkcjonalnych Platformy,
  • rozwijasz dokumentację użytkowników Platformy.

To stanowisko może być Twoje, jeśli:

  • znane Ci są zagadnienia z obszaru MLOps,
  • posiadasz komercyjne doświadczenie w budowie i produkcjonalizacji modeli uczenia maszynowego (preferowane modele budowane w oparciu o open source’owe biblioteki Python),
  • masz dobrą znajomość języka Python,
  • posiadasz doświadczenie w pracy z bazami danych i dobrej znajomości SQL,
  • znasz biblioteki: scikit-learn, LightGBM, XGBoost, TensorFlow,
  • posiadasz umiejętność pracy w środowisku Linux oraz znasz Git,
  • jesteś nastawiony na pomoc innym, rozwiązywanie problemów oraz optymalizację pracy Data Scientistów.

 

Mile widziane:

  • doświadczenie w pracy z narzędziami MLOps,
  • doświadczenie w pracy w środowisku chmurowym, a w szczególności znajomość następujących usług GCP: BigQuery, GCS, Dataproc, Dataflow, Vertex AI,
  • doświadczenie w pracy w środowisku Jupyter,
  • znajomość Kedro,Airflow,MLflow
  • znajomość Jenkinsa, koncepcji CI/CD,
  • znajomość Spark, pyspark, MLlib.