Інженер з машинного навчання

  • Full Time
Job expired!

Опис компанії

Tesco - це провідний багатонаціональний рітейлер, який працевлаштовує понад 330 000 співробітників у всьому світі.

Наше програмне забезпечення використовується мільйонами людей в різних країнах щоденно. Чи то каси та веб-сайти, до яких у наших клієнтів є доступ, чи системи, на які покладаються наші колеги та партнери, ви граєте ключову роль у забезпеченні їхнього справного функціонування. А коли виникає проблема в бізнесі? Ви та інноваційні розуми нашої команди беретеся за її вирішення.

Як Технологічний Хаб, ми співпрацюємо в групі Tesco Technology Hubs, розташованих у Великій Британії, Польщі, Угорщині та Індії.

Що наші колеги найбільше цінують в Tesco:

  • Ми розробляємо власні продукти
  • Ми маємо значний вплив завдяки великому масштабу наших операцій
  • Нам довіряють і поважають
  • Ми дотримуємося культури співпраці та взаємної підтримки
  • У нас чудові колеги, які працюють у невеликих командах
  • Нам надаються можливості для постійного розвитку та навчання

Опис вакансії

Про роль:

Ми шукаємо досвідченого інженера-розробника машинного навчання для приєднання до нашої розростаючої команди інженерії даних. Працюючи разом з іншими інженерами, дослідниками в області даних, менеджерами продуктів, системними інженерами та професіоналами в області аналітики, ви будете сприяти реалізації цінних та інноваційних рішень для наших клієнтів. Ви будете працювати як у межах наших команд інженерії та наукових досліджень даних, так і між ними, щоб розробляти масштабовані продукти, які підвищують наш сервіс для клієнтів та оперативну ефективність.

Ця роль буде гарною для людини з попереднім досвідом роботи як інженера машинного навчання або програмного інженера.

Про команду:

В департаменті наукових досліджень даних та аналітики Tesco ми допомагаємо нашим клієнтам та спільнотам, в яких ми працюємо, отримувати максимальну віддачу від даних. Ми створюємо і керуємо платформами даних Tesco, сприяємо інженерії та архітектурі даних на цих платформах, надаємо інструменти та можливості аналітичній спільноті по всьому Tesco, а також розробляємо продукти, засновані на даніх, в масштабі.

Наша команда наукових досліджень з даними бере участь в різноманітних проектах у сферах ланцюгу поставок, логістики, магазинних та онлайн-операцій. Це включає проекти в таких областях як оптимізація операцій, комерційна підтримка прийняття рішень (наприклад, прогнозування та оптимізація асортименту), онлайн (такі як пошук та рекомендації) та інтелектуальний край (наприклад, комп'ютерне зору). Наші інженери машинного навчання співпрацюють з нашими дослідниками даних над усіма напрямами від розробки інструментів та платформ до оптимізації коду, та розгортання рішень в середовищах периферії, хмари та big-data.

Ваші обов'язки будуть включати:

  • Участь у групових дискусіях про дизайн системи та архітеktуру
  • Спілкування з командами продуктів для перекладу потреб у технічні вимоги
  • Робота з нашими дослідниками даних, програмними інженерами та командами продуктів упродовж життєвого циклу програмного забезпечення
  • Постачання коду та рішень високої якості, перехід цих рішень до виробництва
  • Проведення оглядів коду для оптимізації технічної продуктивності рішень з наукових досліджень даних
  • Підтримка виробничих систем, усунення інцидентів та виконання аналізу первинних причин
  • Постійне виявлення можливостей для технологічного, процесуального та практичного вдосконалення
  • Розповсюдження знань у загальноінженерній спільноті
  • Використання практик СDLC для виробництва та випуску надійного програмного забезпечення

Кваліфікація

Вам буде потрібно

Ви повинні мати досвід у програмній інженерії або інженерії машинного навчання і володіти глибоким розумінням програмування (Python), машинного навчання, MLOps, та процесу переходу рішень з науки про дані до виробництва.

Ключові вимоги:

  • 4-5 років досвіду роботи як інженер машинного навчання, програмний інженер або інженер Python
  • Досвід у сфері пошуку та рекомендацій є бажаним, але не обов'язковим
  • Сильні навички програмної інженерії, з досвідом у різних мовах програмування та гарним володінням принаймні однієї мови, ідеально Python
  • Фон або міцне розуміння розвідчої сфери, логістики і/або електронної комерції було б перевагою, але не є обов'язковим
  • Усвідомленість про нововведення практик та інструментів MLOps була б перевагою, наприклад, пам'яті характеристик та управління життєвим циклом моделі
  • Орієнтація на клієнтів в поєднанні з технічною сумлінністю
  • Можливість застосування технічних навичок та знань для вирішення реальних бізнес-проблем
  • Надійний досвід в побудові масштабованих та стійких систем
  • Комерційний досвід сприяння успіху проектів наукових досліджень з високою впливовістю в складних організаціях
  • Аналітичний склад розуму та можливість вирішувати конкретні бізнес-проблеми
  • Знайомство з контролем версій (Git) та пов'язаними інструментами життєвого циклу програмного забезпечення
  • Досвід роботи з інструментами моніторингу, реєстрації та сповіщення, такими як Splunk або Grafana
  • Розуміння загальних структур даних та алгоритмів
  • Досвід роботи з відкритими науково-дослідницькими середовищами
  • Знання відкритих технологій big-data, таких як Apache Spark
  • Досвід у проектуванні рішень, які працюють у хмарі, ідеально Azure
  • Знайомство з методологіями розробки програмного забезпечення, включаючи Scrum & Kanban

Додаткова інформація

Гібридна робота

Нещодавно ми перейшли на модель гібридної роботи. Хоча нам подобається гнучкість роботи з дому, ми також цінуємо зв'язок, співпрацю та інновації, які відбуваються, коли ми збираємось в нашому офісі в Кракові два дні на тиждень.

Пільги

Tesco – це різноманітний та динамічний роботодавець, який зобов'язується надавати можливості для визначального розвитку кар'єри всім членам команди. Якщо ви вирішите приєднатися до нашої команди, ми запропонуємо вам:

  • Попереду - постійний контракт, як знак нашої довіри до ваших здібностей
  • Річний бонус до зарплати до 20% (тільки для працівників на трудових контрактах) - в залежності від індивідуальної та бізнес продуктивності
  • Підвищені витрати на доходи (KUP)
  • MacBook як робочий інструмент
  • Приватне медичне страхування через LuxMed
  • Кафетерія та Мультиспортивні пільги
  • Спортивні активності з особистим тренером
  • Можливості для навчання, включаючи сертифіковане технічне навчання та доступ до платформ навчання як Udemy, Pluralsight, та O’reily
  • Бонус за рекомендацію
  • Допомога з переїздом

Якщо це здається вам захоплюючим, ми з радістю дочекаємось від вас.