Machine Learning Engineer (relocation to Montenegro)

Założona w 1997 roku, Grupa Libertex to międzynarodowy gigant z ponad 25-letnim doświadczeniem na rynkach finansowych. Grupa nieprzerwanie kształtuje branżę handlu online, integrując innowacyjną technologię, dynamikę rynku i trendy cyfrowe. Centralnym elementem tej rewolucji jest Libertex, wielokrotnie nagradzana platforma handlu online. Oferuje użytkownikom możliwość handlu różnymi klasami aktywów, w tym akcjami, CFD, towarami, Forex, ETF i kryptowalutami. Z dumą informujemy, że Libertex jest Oficjalnym Partnerem Handlu Online FC Bayern, łącząc emocje piłki nożnej z ekscytacją handlu.

Grupa Libertex w liczbach:

• Ponad 25 lat doświadczenia w fintech
• Ponad 3 miliony klientów na całym świecie
• 700+ pracowników
• 40+ międzynarodowych nagród (dla Libertex)
• Ponad 300 aktywów do handlu (przez Libertex)

Grupa Libertex jest napędzana pasją do ciągłego opracowywania przełomowych rozwiązań fintech dla osób pragnących poszerzyć swoje możliwości finansowe.

Szukamy Średniozaawansowanego Inżyniera Uczenia Maszynowego, który będzie kluczowy w opracowywaniu, optymalizacji i utrzymywaniu naszych aplikacji do uczenia maszynowego. To fascynująca okazja do wpływania na kluczowe biznesowe wskaźniki poprzez innowacyjne rozwiązania ML.

Co Będziesz Robić?

• Współpracować z działami takimi jak Sprzedaż, Marketing, Produkty, Płatności i Działalność, aby przetłumaczyć ich wymagania na skuteczne i skalowalne rozwiązania z użyciem uczenia maszynowego.
• Realizować projekty takie jak przewidywanie wartości życia klienta (LTV), przewidywanie odchodzenia klientów, rozwiązania antyfraudowe, modelowanie wzrostu i implementacja dużych modeli językowych w celu poprawy wydajności marketingowej i obniżenia kosztów.
• Zarządzać istniejącymi rozwiązaniami ML, nadzorować ich ulepszenia i poszerzać ramy uczenia maszynowego w całej organizacji, aby promować kulturę opartą na danych.
• Poprawiać praktyki MLOps, zapewniając sprawne opracowywanie, wdrażanie i monitorowanie modeli, co poprawia jakość i zrozumiałość rozwiązań ML.

Wymagania

• Głębokie zrozumienie środowiska biznesowego i miejsc, gdzie ML może wnieść wartość dodaną.
• Biegłość technologiczna w Pythonie, PyTorch, PySpark, SQL (MSSQL, Postgres), ClickHouse, AWS (EC2, EKS, EMR), Docker, Kafka, ELK i Airflow.
• Doświadczenie w ustanawianiu i utrzymywaniu praktyk MLOps, w tym kontrola wersji modeli, automatyczne testowanie i CI/CD dla systemów ML.
• Wykorzystanie usług AWS ML (lub podobnych) do opracowywania i wdrażania modeli.
• Ogólna znajomość infrastruktury IT, różnych źródeł danych i procesów rozwoju.
• Poprzednie doświadczenie w stosowaniu narzędzi data science do aplikacji mobilnych, gier lub fintech jest mile widziane.
• Średniozaawansowany poziom języka angielskiego.
• Doświadczenie z LLM (OpenAI, AWS Bedrock, LangChain) jest bardzo korzystne.

Korzyści

• Praca w dynamicznej i szybko rozwijającej się międ