Senior Machine Learning Engineer

- W 7bulls budujemy zaawansowane oprogramowanie w oparciu o sztuczną inteligencję - i Agentów AI. Stawiamy na czystą inżynierię, pragmatyzm i realny wpływ na biznes, pracując - w zwinny sposób bez zbędnych ceremonii i korporacyjnej biurokracji. Specjalizujemy się - w prognozowaniu trudnych, rynkowych szeregów czasowych. W sektorze energii odnosimy - stałe sukcesy, a obecnie intensywnie rozwijamy obszar kryptowalut. - Poszukujemy Senior Machine Learning Engineera, który dołączy do zespołu złożonego z - ekspertów z kilkunastoletnim doświadczeniem. Zależy nam na partnerze do merytorycznego - sparingu dla naszych specjalistów — doświadczonego inżyniera, który weźmie pełną - odpowiedzialność za własne badania R&D, ułoży standardy eksperymentów dla całego - zespołu oraz zapewni sprawną i bezpośrednią komunikację z klientem. ## Tak pracujemy - rozwijasz kilka projektów jednocześnie - masz wpływ na wybór narzędzi i technologii - tworzysz kod "od zera" - koncentrujesz się na rozwoju produktu - agile ## Twój zakres obowiązków - Własny R&D: Prowadzenie eksperymentów prognostycznych end-to-end — od postawienia hipotezy, przez automatyzację agentową AI, po raportowanie i obronę wniosków. - Wdrożenie standardu badań: Wyznaczenie i egzekwowanie metodyki eksperymentalnej dla całego zespołu (jasna hipoteza, poprawny split, baseline, kryterium stopu). Dostajesz w tym obszarze pełną samodzielność. - Sparing merytoryczny: Review prac zespołu — weryfikacja poprawności walidacji, wyłapywanie przecieków danych (data leakage), ocena stabilności modeli w oknach czasowych. - Świadomy dobór narzędzi: Decydowanie, kiedy użyć gradient boostingu, sieci neuronowych, czy modeli fundamentalnych (Chronos, TimesFM), a kiedy odpuścić dany kierunek. - Kontakt z klientem: Prowadzenie merytorycznych dyskusji technicznych i prezentowanie wyników po angielsku. - Doświadczenie w trudnych projektach: Udokumentowana, samodzielna realizacja projektów prognostycznych na zaszumionych szeregach czasowych o niskim stosunku sygnału do szumu (krypto, finanse, biosygnały, CTR, predictive maintenance) w ujęciu end-to-end — wraz z umiejętnością omówienia kryteriów przerwania nieudanych eksperymentów. - Zaawansowana walidacja szeregów czasowych: Biegłe projektowanie schematów walidacji z uwzględnieniem specyfiki danych czasowych (walk-forward, purging, embargo, dobór okien, zmiany reżimu) oraz pełna świadomość, dlaczego klasyczny, losowy k-fold jest błędem metodycznym. - Rozumienie specyfiki niskiego SNR: Świadomość, że przy wysokim szumie trafność na poziomie 52% może być wartościowym wynikiem, podczas gdy wynik 65%+ wskazuje niemal zawsze na błąd walidacyjny lub przeciek danych (data leakage). - Podejście baseline-first oraz sprawność działania: Umiejętność dostarczenia prostego modelu bazowego w kilka dni (a nie tygodni) oraz gotowość do rezygnacji ze złożonych sieci neuronowych, jeśli nie generują przewagi nad baseline'em. - Solidne podstawy statystyczne i analityczne: Praktyczna znajomość pojęć istotności i mocy testów, problemu wielokrotnego testowania, przedziałów ufności oraz stacjonarności. Umiejętność interpretacji zachowań sieci (krzywe uczenia) i natychmiastowego wyłapywania przetrenowania. - Inżynieria oprogramowania i stack technologiczny: Produkcyjna znajomość Pythona, higiena pracy w systemie Git, tworzenie powtarzalnych środowisk (uv, venv, Docker) oraz codzienna praca z DuckDB i formatem Parquet. - Pragmatyczne wykorzystanie LLM: Używanie narzędzi AI do budowania pipeline'ów i boilerplate'u przy jednoczesnej bezwzględnej, ręcznej weryfikacji logiki podziału danych oraz konstrukcji targetu. - Zwinna samodzielność i kompetencje językowe: Umiejętność samodzielnego planowania pracy bez potrzeby szczegółowo rozpisywanych ticketów, przy jednoczesnym wyczuciu momentu na konsultację techniczną z zespołem. Biegła znajomość języka polskiego (komunikacja wewnętrzna) oraz angielskiego w stopniu umożliwiającym swobodne dyskusje z klientem. ## Mile widziane - Znajomość specyfiki rynków energii (RDN, TGE, PSE) lub mechaniki krypto (spot vs pochodne). - Chłodna, krytyczna ocena akademickich benchmarków modeli fundamentalnych. ## To oferujemy - Trwałą i stabilną współpracę. - Pracę hybrydową w nowoczesnym, doskonale skomunikowanym biurze w Warszawie, Śródmieście (Budynek Focus). - Czas pracy dostosowany do Twoich potrzeb. - Lektoraty z języka angielskiego. - Prywatną opiekę medyczną. - Dofinansowanie do zajęć sportowych / kartę sportową. - Indywidualne, elastyczne i ludzkie podejście do ludzi oraz ich sytuacji życiowych. ## Takie dajemy możliwości rozwoju - budżet rozwojowy - konferencje w Polsce - mentoring - szkolenia zewnętrzne ## Benefity - dofinansowanie zajęć sportowych - prywatna opieka medyczna - dofinansowanie nauki języków - możliwość pracy zdalnej - elastyczny czas pracy ## Etapy rekrutacji - Analiza CV - Rozmowa telefoniczna - Spotkanie online