Inżynier uczenia maszynowego

Opis firmy

Tesco to wiodący międzynarodowy detalista, zatrudniający ponad 330 000 kolegów na całym świecie.

Nasze oprogramowanie jest wykorzystywane na co dzień przez miliony osób w wielu krajach. Bez względu na to, czy chodzi o kasy i strony internetowe, z których korzystają nasi klienci, czy systemy, na które polegają nasi koledzy i partnerzy, będziesz odgrywać kluczową rolę w zapewnieniu ich sprawnego działania. A gdy pojawi się problem biznesowy? Ty i innowacyjne umysły w naszym zespole będziecie odpowiedzialni za jego rozwiązanie.

Jako Tech Hub współpracujemy w grupie Tech Hubów Tesco zlokalizowanych w Wielkiej Brytanii, Polsce, na Węgrzech i w Indiach.

Co nasi koledzy najbardziej cenią w Tesco:

• Tworzymy własne produkty
• Mamy znaczący wpływ dzięki naszej dużej skali działania
• Otrzymujemy odpowiedzialność i szacunek
• Utrzymujemy kulturę współpracy i wzajemnego wsparcia
• Mamy fantastycznych kolegów, pracujących w małych zespołach
• Oferowane są nam możliwości ciągłego wzrostu i nauki

Opis stanowiska

O roli

Rekrutujemy doświadczonego inżyniera ds. uczenia maszynowego do naszego rozwijającego się zespołu inżynierii danych. Pracując obok innych inżynierów, naukowców zajmujących się danymi, menedżerów produktów, inżynierów systemów i profesjonalistów ds. analizy, przyczynisz się do dostarczania cennych i innowacyjnych rozwiązań dla naszych klientów. Będziesz pracować zarówno w obrębie, jak i pomiędzy naszymi zespołami inżynierii i naukowców zajmujących się danymi, aby rozwijać skalowalne produkty, które zwiększają obsługę naszych klientów i efektywność operacyjną.

To stanowisko będzie odpowiednie dla osoby z wcześniejszym doświadczeniem jako Inżynier ML lub Inżynier Oprogramowania.

O zespole:

W dziale Nauki i Analizy Danych Tesco pomagamy naszym klientom i społecznościom, w których działamy, czerpać maksymalne korzyści z danych. Budujemy i zarządzamy platformami danych Tesco, ułatwiamy inżynierię i architekturę danych na tych platformach, dostarczamy narzędzia i zdolności społeczności analitycznej w Tesco, oraz rozwijamy produkty oparte na danych na dużą skalę.

Nasz zespół nauki danych bierze udział w różnorodnej gamie projektów obejmujących łańcuch dostaw, logistykę, sklepy i operacje online. Obejmuje to projekty w obszarach takich jak optymalizacja operacji, wsparcie decyzji handlowych (na przykład prognozowanie i optymalizacja asortymentu), online (takie jak wyszukiwanie i rekomendacje) i inteligentna krawędź (jak wizja komputerowa). Nasi inżynierowie ds. uczenia maszynowego pracują wspólnie z naszymi naukowcami zajmującymi się danymi nad wszystkim, od rozwoju narzędzi i platform, poprzez optymalizację kodu, po wdrażanie rozwiązań w środowiskach edge, chmurowych i big data.

Twoje obowiązki obejmują:

• Wnoszenie wkładu w grupowe dyskusje na temat projektowania systemów i architektury.
• Komunikowanie się z zespołami produktów w celu przekształcenia potrzeb w wymagania techniczne.
• Praca z naszymi naukowcami ds. Danych, inżynierami oprogramowania i zespołami produktowymi na przestrzeni całego cyklu życia oprogramowania.
• Dostarczanie kodu i rozwiązań wysokiej jakości, przenoszenie tych rozwiązań do produkcji.
• Przeprowadzanie przeglądów kodu w celu optymalizacji technicznej wydajności rozwiązań nauki danych.
• Wsparcie systemów produkcyjnych, rozwiązywanie incydentów i przeprowadzanie analiz przyczyn.
• Ciągłe identyfikowanie możliwości technologicznych, procesowych i praktycznych ulepszeń.
• Rozpowszechnianie wiedzy w szerszej społeczności inżynierów.
• Wdrożenie praktyk SDLC w celu produkcji i wypuszczenia solidnego oprogramowania.

Kwalifikacje

Będziesz potrzebować

Powinieneś mieć doświadczenie w inżynierii oprogramowania lub inżynierii ML oraz solidne zrozumienie programowania (Python), uczenia maszynowego, MLOps, i procesu przenoszenia rozwiązań nauki danych do produkcji.

Podstawowe wymagania:

• 4-5 lat doświadczenia jako inżynier ML, inżynier oprogramowania lub inżynier Python
• Doświadczenie w wyszukiwaniu i rekomendacjach jest pożądane, ale nie jest konieczne
• Mocne umiejętności inżynierii oprogramowania, z doświadczeniem w różnych językach programowania i dobrym opanowaniem przynajmniej jednego języka, idealnie Pythona
• Tło lub solidne zrozumienie sektora handlu detalicznego, logistyki i/lub e-commerce byłoby korzystne, ale nie jest wymagane
• Świadomość nowych praktyk i narzędzi MLOps byłaby korzystna, np. sklepów z cechami i zarządzania cyklem życia modelu
• Skupienie na kliencie zrównoważone doskonałością techniczną
• Umiejętność stosowania umiejętności technicznych i wiedzy do rozwiązywania rzeczywistych problemów biznesowych
• Doświadczenie w budowaniu skalowalnych i odpornych systemów
• Komercyjne doświadczenie w przyczynianiu się do sukcesu projektów nauki danych o dużym wpływie w złożonych organizacjach
• Analityczne myślenie i zdolność do rozwiązywania konkretnych problemów biznesowych

• Znajomość kontroli wersji (Git) i pokrewnych narzędzi do cyklu życia oprogramowania
• Doświadczenie z narzędziami monitorowania, rejestrowania i alarmowania, takimi jak Splunk lub Grafana
• Zrozumienie powszechnych struktur danych i algorytmów
• Doświadczenie we współpracy z otwartymi środowiskami nauki danych
• Znajomość technologii open-source big-data, takich jak Apache Spark
• Doświadczenie w projektowaniu rozwiązań działających w chmurze, idealnie Azure
• Znajomość metodologii rozwoju oprogramowania, w tym Scrum i Kanban

Dodatkowe informacje

Praca hybrydowa

Ostatnio przyjęliśmy model pracy hybrydowej. Chociaż cieszymy się z elastyczności pracy zdalnej, cenimy też połączenie, współpracę i innowacje, które mają miejsce, gdy spotykamy się w naszym biurze w Krakowie dwa dni w tygodniu.

Korzyści

Tesco jest zróżnicowanym i dynamicznym pracodawcą, zobowiązanym do zapewnienia definiujących karierę możliwości wszystkim członkom zespołu. Jeśli zdecydujesz się dołączyć do naszego zespołu, zaoferujemy Ci:

• Umowę o pracę na stałe od początku, jako wyraz naszego zaufania do Twoich umiejętności
• Roczny dodatek do wynagrodzenia do 20% (dla pracowników na umowach o pracę) - w zależności od indywidualnej i biznesowej wydajności
• Podwyższone koszty dochodów (KUP)
• MacBooka jako narzędzie pracy
• Opiekę medyczną przez LuxMed
• Korzyści Cafeteria & Multisport
• Aktywności sportowe z trenerem personalnym
• Możliwości nauki, w tym certyfikowane szkolenia techniczne i dostęp do platform edukacyjnych takich jak Udemy, Pluralsight i O’reily
• Bonus za polecenie
• Pomoc w przeprowadzce

Jeśli to brzmi dla Ciebie interesująco, chcielibyśmy usłyszeć od Ciebie.