Text copied to clipboard!
Tytuł
Text copied to clipboard!Lider ds. uczenia maszynowego
Opis
Text copied to clipboard!
Szukamy Lidera ds. uczenia maszynowego, który pokieruje projektowaniem, wdrażaniem i skalowaniem rozwiązań opartych na danych oraz nowoczesnych modelach sztucznej inteligencji w organizacji. Osoba na tym stanowisku będzie łączyć kompetencje techniczne, biznesowe i przywódcze, aby skutecznie przekładać cele strategiczne firmy na praktyczne inicjatywy z obszaru machine learning. Rola wymaga ścisłej współpracy z zespołami inżynieryjnymi, produktowymi, analitycznymi oraz kadrą zarządzającą w celu identyfikacji obszarów, w których uczenie maszynowe może przynieść mierzalną wartość biznesową.
Lider ds. uczenia maszynowego będzie odpowiadać za budowanie i rozwój zespołu specjalistów, wyznaczanie standardów pracy, nadzór nad architekturą rozwiązań oraz zapewnienie wysokiej jakości modeli wdrażanych do środowisk produkcyjnych. Ważnym elementem tej roli jest tworzenie długoterminowej wizji rozwoju kompetencji ML w firmie, obejmującej zarówno dobór narzędzi i technologii, jak i rozwój procesów związanych z eksperymentowaniem, walidacją modeli, monitorowaniem ich działania oraz utrzymaniem zgodności z wymaganiami bezpieczeństwa i etyki.
Na tym stanowisku będziesz analizować potrzeby biznesowe, definiować priorytety projektowe i wspierać podejmowanie decyzji opartych na danych. Oczekujemy umiejętności oceny opłacalności inicjatyw ML, zarządzania ryzykiem projektowym oraz komunikowania złożonych zagadnień technicznych w sposób zrozumiały dla interesariuszy nietechnicznych. Istotna będzie również zdolność do prowadzenia zespołu przez cały cykl życia projektu, od fazy koncepcyjnej i badań, przez prototypowanie i testy, aż po wdrożenie, optymalizację i dalszy rozwój.
Idealny kandydat posiada silne doświadczenie w obszarze uczenia maszynowego, inżynierii danych lub sztucznej inteligencji, a także udokumentowane sukcesy w zarządzaniu zespołami technicznymi. Powinien dobrze rozumieć zagadnienia związane z modelowaniem predykcyjnym, przetwarzaniem języka naturalnego, systemami rekomendacyjnymi lub widzeniem komputerowym, w zależności od profilu organizacji. Cenimy praktyczne podejście do rozwiązywania problemów, orientację na wyniki oraz gotowość do ciągłego doskonalenia procesów i kompetencji zespołu.
To stanowisko jest odpowiednie dla osoby, która chce mieć realny wpływ na kierunek rozwoju technologicznego firmy, budować kulturę innowacji i wspierać wdrażanie odpowiedzialnej sztucznej inteligencji. Jeśli potrafisz łączyć strategiczne myślenie z głęboką wiedzą techniczną, inspirować innych do działania i dostarczać rozwiązania o wysokiej wartości biznesowej, ta rola będzie doskonałą okazją do dalszego rozwoju zawodowego.
Obowiązki
Text copied to clipboard!- Tworzenie i realizacja strategii rozwoju rozwiązań uczenia maszynowego w organizacji
- Zarządzanie zespołem inżynierów ML, data scientistów i analityków danych
- Nadzór nad projektowaniem, trenowaniem, walidacją i wdrażaniem modeli produkcyjnych
- Współpraca z interesariuszami biznesowymi przy identyfikacji przypadków użycia ML
- Ustalanie standardów technicznych, procesów MLOps i dobrych praktyk inżynieryjnych
- Monitorowanie jakości modeli, ich wydajności oraz wpływu na cele biznesowe
- Wspieranie rozwoju kompetencji zespołu poprzez mentoring i planowanie ścieżek rozwoju
- Ocena nowych technologii, narzędzi i frameworków związanych z AI i ML
Wymagania
Text copied to clipboard!- Minimum kilkuletnie doświadczenie w obszarze uczenia maszynowego, AI lub data science
- Doświadczenie w zarządzaniu zespołem technicznym lub prowadzeniu inicjatyw międzyfunkcyjnych
- Bardzo dobra znajomość Python oraz popularnych bibliotek ML
- Praktyczna wiedza z zakresu wdrażania modeli do środowisk produkcyjnych
- Znajomość zagadnień MLOps, inżynierii danych i architektury chmurowej
- Umiejętność łączenia celów biznesowych z rozwiązaniami technologicznymi
- Doświadczenie w komunikacji z kadrą zarządzającą i interesariuszami nietechnicznymi
- Znajomość zasad odpowiedzialnej AI, jakości danych i bezpieczeństwa informacji
Potencjalne pytania na rozmowie
Text copied to clipboard!- Jakie projekty uczenia maszynowego prowadziłeś jako lider i jakie przyniosły rezultaty?
- W jaki sposób ustalasz priorytety dla inicjatyw ML w organizacji?
- Jakie masz doświadczenie we wdrażaniu modeli do środowiska produkcyjnego?
- Jak budujesz i rozwijasz kompetencje zespołu data science lub ML?
- Jakie narzędzia i praktyki MLOps stosowałeś w poprzednich rolach?
- W jaki sposób komunikujesz wartość biznesową rozwiązań ML osobom nietechnicznym?
- Jak podchodzisz do monitorowania jakości modeli i ograniczania ryzyka?
- Jakie masz doświadczenie z chmurą, skalowaniem i automatyzacją pipeline’ów danych?
