Lokalizacja: Polska / praca zdalna
Branża: Fintech
Forma współpracy: B2B/UoP

Dla naszego klienta z sektora fintech poszukujemy doświadczonego Senior Machine Learning Engineera, który będzie odpowiedzialny za projektowanie i wdrażanie nowoczesnych rozwiązań AI opartych o Federated Learning, Differential Privacy oraz modele deep learning działające na urządzeniach mobilnych.

Zakres obowiązków

• Projektowanie, rozwój i wdrażanie modeli Machine Learning w środowisku produkcyjnym.
• Implementacja rozwiązań on-device ML na platformach Android i iOS z wykorzystaniem TensorFlow Lite lub ONNX Runtime.
• Budowa i optymalizacja architektur deep learning (CNN, LSTM, Transformer).
• Projektowanie i rozwój rozwiązań opartych o Federated Learning, zapewniających prywatność danych użytkowników.
• Implementacja mechanizmów Differential Privacy oraz ocena ich wpływu na jakość modeli.
• Przygotowywanie eksperymentów i analiz skuteczności modeli, w tym pomiar FAR/FRR, ROC Curves oraz EER (Equal Error Rate).
• Współpraca z zespołami produktowymi, mobilnymi i data science przy tworzeniu innowacyjnych rozwiązań AI dla sektora finansowego.

Wymagania

Wykształcenie i doświadczenie

• Wykształcenie wyższe (minimum magisterskie) w obszarze informatyki, matematyki stosowanej, uczenia maszynowego lub pokrewnej dziedziny.
• Minimum 3 lata doświadczenia w implementacji modeli Machine Learning w środowisku produkcyjnym.
• Udokumentowane doświadczenie w obszarze on-device ML z wykorzystaniem TensorFlow Lite lub ONNX Runtime na Android i/lub iOS.
• Bardzo dobra znajomość architektur deep learning, takich jak CNN, LSTM oraz Transformer.
• Praktyczna znajomość frameworków PyTorch lub TensorFlow/JAX.

Kompetencje techniczne

• Znajomość Federated Learning, w tym podejść takich jak FedAvg, FedProx, Personalized Federated Learning.
• Doświadczenie z frameworkami Flower, PySyft lub pokrewnymi rozwiązaniami.
• Praktyczna znajomość Differential Privacy oraz narzędzi takich jak Google Differential Privacy, OpenDP lub Apple Differential Privacy Library.
• Dobra znajomość parametrów ε (epsilon) oraz δ (delta) i ich wpływu na poziom prywatności oraz jakość modeli.
• Umiejętność projektowania i oceny eksperymentów ML, w tym analiza ROC Curves, FAR/FRR oraz EER.
• Zaawansowana znajomość języka Python.
• Znajomość C++, Java, Kotlin lub Swift będzie dodatkowym atutem.

Oferujemy

• Udział w innowacyjnych projektach AI dla sektora fintech.
• Możliwość pracy przy rozwiązaniach wykorzystujących najnowsze technologie z obszaru Federated Learning i Privacy-Preserving Machine Learning.
• Współpracę z doświadczonym zespołem ekspertów.
• Elastyczny model pracy i dużą samodzielność w podejmowaniu decyzji technicznych.
• Długofalową współpracę w stabilnym środowisku projektowym.